STEM Agent: Een zelfaanpassende, toolondersteunde, uitbreidbare architectuur voor multi-protocol AI-agentensystemen
STEM Agent: A Self-Adapting, Tool-Enabled, Extensible Architecture for Multi-Protocol AI Agent Systems
March 22, 2026
Auteurs: Alfred Shen, Aaron Shen
cs.AI
Samenvatting
Huidige AI-agentframeworks leggen zich vroegtijdig vast op een enkel interactieprotocol, een vaste toolintegratiestrategie en statische gebruikersmodellen, wat hun inzet over diverse interactieparadigma's beperkt. Om deze beperkingen aan te pakken, introduceren we STEM Agent (Zelf-aanpassend, Tool-gestuurd, Uitbreidbaar, Multi-agent), een modulaire architectuur geïnspireerd op biologische pluripotentie waarin een ongedifferentieerde agentkern zich differentieert in gespecialiseerde protocolhandlers, toolbindingen en geheugensubsystemen die samen een volledig functionerend AI-systeem vormen. Het framework verenigt vijf interoperabiliteitsprotocollen (A2A, AG-UI, A2UI, UCP en AP2) achter een enkele gateway, introduceert een Caller Profiler die continu gebruikersvoorkeuren leert over meer dan twintig gedragsdimensies, externaliseert alle domeincapaciteiten via het Model Context Protocol (MCP) en implementeert een biologisch geïnspireerd vaardigheidsverwervingssysteem waarin terugkerende interactiepatronen kristalliseren tot herbruikbare agentvaardigheden via een rijpingslevenscyclus analoog aan celdifferentiatie. Als aanvulling hierop bevat het geheugensysteem consolidatiemechanismen, waaronder episodisch snoeien, semantische deduplicatie en patroonextractie, ontworpen voor sublineaire groei onder aanhoudende interactie. Een uitgebreide testset van 413 testen valideert het gedrag van protocolhandlers en componentintegratie over alle vijf architectuurlagen, en voltooit in minder dan drie seconden.
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.