UFO^3: 디지털 에이전트 갤럭시를 엮다

초록

대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트는 디지털 기기를 수동적인 도구에서 능동적인 지능형 협업자로 변모시키고 있습니다. 그러나 기존 대부분의 프레임워크는 단일 OS나 기기에 한정되어 있어, 크로스 디바이스 워크플로우는 취약하고 대부분 수동적으로 운영됩니다. 본 논문은 이기종 엔드포인트(데스크톱, 서버, 모바일 기기, 엣지)를 단일 오케스트레이션 패브릭으로 통합하는 UFO^3 시스템을 제안합니다. UFO^3는 각 사용자 요청을 변경 가능한 TaskConstellation으로 모델링합니다. TaskConstellation은 명시적인 제어 및 데이터 종속성(TaskStarLines)을 가진 원자적 하위 작업(TaskStars)의 분산 DAG(방향성 비순환 그래프)로, 분산 기기로부터 결과가 스트리밍되어 오면서 지속적으로 진화하여 비동기 실행, 적응형 복구, 동적 최적화를 가능하게 합니다. Constellation Orchestrator는 동적 DAG 업데이트를 적용하며 작업을 안전하고 비동기적으로 실행하고, Agent Interaction Protocol(AIP)은 안정적인 작업 디스패치와 결과 스트리밍을 위한 지속적이고 저지연 통신 채널을 제공합니다. 이러한 설계는 기기와 플랫폼 간의 전통적인 경계를 해체하여 에이전트가 원활하게 협업하고 집단 지성을 증폭할 수 있도록 합니다. UFO^3를 5대의 기기와 10개 범주에 걸친 55개의 크로스 디바이스 작업으로 구성된 NebulaBench 벤치마크를 통해 평가했습니다. UFO^3는 83.3%의 하위 작업 완료율, 70.9%의 작업 성공률을 달성했으며, 평균 폭 1.72의 병렬성을 보여주었고, 순차적 기준 대비 종단 간 지연 시간을 31% 단축했습니다. 고장 주입 실험을 통해 일시적 및 영구적 에이전트 장애 상황에서도 우아한 성능 저하와 복구가 가능함을 입증했습니다. 이러한 결과는 UFO^3가 이기종 기기 간에 정확하고 효율적이며 복원력 있는 작업 오케스트레이션을 달성하여, 분리된 에이전트들을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 전반에 걸친 일관적이고 적응형 컴퓨팅 패브릭으로 통합함을 보여줍니다.

English

Large language model (LLM)-powered agents are transforming digital devices from passive tools into proactive intelligent collaborators. However, most existing frameworks remain confined to a single OS or device, making cross-device workflows brittle and largely manual. We present UFO^3, a system that unifies heterogeneous endpoints, desktops, servers, mobile devices, and edge, into a single orchestration fabric. UFO^3 models each user request as a mutable TaskConstellation: a distributed DAG of atomic subtasks (TaskStars) with explicit control and data dependencies (TaskStarLines). The TaskConstellation continuously evolves as results stream in from distributed devices, enabling asynchronous execution, adaptive recovery, and dynamic optimization. A Constellation Orchestrator} executes tasks safely and asynchronously while applying dynamic DAG updates, and the Agent Interaction Protocol (AIP) provides persistent, low-latency channels for reliable task dispatch and result streaming. These designs dissolve the traditional boundaries between devices and platforms, allowing agents to collaborate seamlessly and amplify their collective intelligence. We evaluate UFO^3 on NebulaBench, a benchmark of 55 cross-device tasks across 5 machines and 10 categories. UFO^3 achieves 83.3% subtask completion, 70.9% task success, exposes parallelism with an average width of 1.72, and reduces end-to-end latency by 31% relative to a sequential baseline. Fault-injection experiments demonstrate graceful degradation and recovery under transient and permanent agent failures. These results show that UFO^3 achieves accurate, efficient, and resilient task orchestration across heterogeneous devices, uniting isolated agents into a coherent, adaptive computing fabric that extends across the landscape of ubiquitous computing.

UFO^3: 디지털 에이전트 갤럭시를 엮다

UFO^3: Weaving the Digital Agent Galaxy

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