MegaFlow: Grootschalig gedistribueerd orchestratiesysteem voor het tijdperk van autonome agenten
MegaFlow: Large-Scale Distributed Orchestration System for the Agentic Era
January 12, 2026
Auteurs: Lei Zhang, Mouxiang Chen, Ruisheng Cao, Jiawei Chen, Fan Zhou, Yiheng Xu, Jiaxi Yang, Liang Chen, Changwei Luo, Kai Zhang, Fan Yan, KaShun Shum, Jiajun Zhang, Zeyu Cui, Hu Feng, Junyang Lin, Binyuan Hui, Min Yang
cs.AI
Samenvatting
De snelle ontwikkeling van interactieve en autonome AI-systemen markeert onze intrede in het agent-tijdperk. Het trainen en evalueren van agents voor complexe agent-taken zoals software-engineering en computergebruik vereist niet alleen efficiënte modelberekening, maar ook geavanceerde infrastructuur die in staat is om uitgebreide agent-omgeving-interacties te coördineren. Er bestaat echter geen opensource-infrastructuur die grootschalige training en evaluatie van dergelijke complexe agent-taken effectief kan ondersteunen. Om deze uitdaging aan te pakken, presenteren wij MegaFlow, een grootschalig gedistribueerd orchestratiesysteem dat efficiënte planning, resource-toewijzing en fijnmazig taakbeheer mogelijk maakt voor agent-omgeving-workloads. MegaFlow abstraheert de agent-trainingsinfrastructuur naar drie onafhankelijke diensten (Modeldienst, Agentdienst en Omgevingsdienst) die via gestandaardiseerde interfaces communiceren, waardoor onafhankelijke schaling en flexibele resource-toewijzing over diverse agent-omgeving-configuraties mogelijk wordt. In onze agent-trainingsimplementaties orchestreert MegaFlow met succes tienduizenden gelijktijdige agent-taken, waarbij hoge systeemstabiliteit wordt gehandhaafd en efficiënte resource-benutting wordt bereikt. Door dergelijke grootschalige agent-training mogelijk te maken, voorziet MegaFlow in een kritieke infrastructuurbehoefte binnen het opkomende landschap van agent-gestuurde AI.
English
The rapid development of interactive and autonomous AI systems signals our entry into the agentic era. Training and evaluating agents on complex agentic tasks such as software engineering and computer use requires not only efficient model computation but also sophisticated infrastructure capable of coordinating vast agent-environment interactions. However, no open-source infrastructure can effectively support large-scale training and evaluation on such complex agentic tasks. To address this challenge, we present MegaFlow, a large-scale distributed orchestration system that enables efficient scheduling, resource allocation, and fine-grained task management for agent-environment workloads. MegaFlow abstracts agent training infrastructure into three independent services (Model Service, Agent Service, and Environment Service) that interact through unified interfaces, enabling independent scaling and flexible resource allocation across diverse agent-environment configurations. In our agent training deployments, MegaFlow successfully orchestrates tens of thousands of concurrent agent tasks while maintaining high system stability and achieving efficient resource utilization. By enabling such large-scale agent training, MegaFlow addresses a critical infrastructure gap in the emerging agentic AI landscape.