STEMエージェント：マルチプロトコルAIエージェントシステムのための自己適応型・ツール対応・拡張可能アーキテクチャ

STEM Agent: A Self-Adapting, Tool-Enabled, Extensible Architecture for Multi-Protocol AI Agent Systems

March 22, 2026

著者: Alfred Shen, Aaron Shen

cs.AI

要旨

現在のAIエージェントフレームワークは、単一の相互作用プロトコル、固定化されたツール統合戦略、静的なユーザーモデルに早期に依存しており、多様な相互作用パラダイムへの展開が制限されている。これらの制約を解決するため、我々はSTEM Agent（自己適応型・ツール対応・拡張可能・マルチエージェント）を提案する。これは生物の多能性にヒントを得たモジュラー式アーキテクチャであり、未分化のエージェントコアが、特定のプロトコルハンドラ、ツールバインディング、メモリサブシステムへと分化し、それらが統合されて完全に機能するAIシステムを構成する。本フレームワークは、5つの相互運用プロトコル（A2A、AG-UI、A2UI、UCP、AP2）を単一ゲートウェイ背後に統合し、20以上の行動次元にわたってユーザー選好を継続的に学習するCaller Profilerを導入し、すべてのドメイン機能をModel Context Protocol（MCP）を通じて外部化する。さらに、反復的な相互作用パターンが細胞分化に類似した成熟ライフサイクルを経て再利用可能なエージェントスキルとして結晶化する、生物にヒントを得たスキル獲得システムを実装する。これらの機能を補完するため、メモリシステムには、持続的な相互作用下での準線形成長を目的として、エピソード剪定、意味的重複排除、パターン抽出を含む統合メカニズムが組み込まれている。包括的な413テストスイートにより、5つのアーキテクチャ層全体にわたるプロトコルハンドラの挙動とコンポーネント統合が検証され、3秒未満で完了する。

English

Current AI agent frameworks commit early to a single interaction protocol, a fixed tool integration strategy, and static user models, limiting their deployment across diverse interaction paradigms. To address these constraints, we introduce STEM Agent (Self-adapting, Tool-enabled, Extensible, Multi-agent), a modular architecture inspired by biological pluripotency in which an undifferentiated agent core differentiates into specialized protocol handlers, tool bindings, and memory subsystems that compose into a fully functioning AI system. The framework unifies five interoperability protocols (A2A, AG-UI, A2UI, UCP, and AP2) behind a single gateway, introduces a Caller Profiler that continuously learns user preferences across more than twenty behavioral dimensions, externalizes all domain capabilities through the Model Context Protocol (MCP), and implements a biologically inspired skills acquisition system in which recurring interaction patterns crystallize into reusable agent skills through a maturation lifecycle analogous to cell differentiation. Complementing these capabilities, the memory system incorporates consolidation mechanisms, including episodic pruning, semantic deduplication, and pattern extraction, designed for sub-linear growth under sustained interaction. A comprehensive 413-test suite validates protocol handler behavior and component integration across all five architectural layers, completing in under three seconds.