Agentic Nesting:一种现有企业应用集成与服务的新方法论

arXiv cs.AI 论文

摘要

本文提出了Agentic Nesting,一种多智能体协作框架,将现有企业应用封装为分层嵌套结构中的AI智能体,实现自然语言交互和跨应用编排,作为传统ESB/API/RPA集成方法的替代方案。

arXiv:2608.05159v1 公告类型:新 摘要:企业运营广泛依赖多种异构业务系统和信息应用,这也导致了严重的数据孤岛和流程碎片化。企业投入了大量财力物力建设这些应用,然而,有效利用和编排这些应用仍然是一项艰巨的挑战。传统的企业应用集成方法,包括企业服务总线(ESB)等中间件架构、API网关基础设施以及机器人流程自动化(RPA),存在固有的局限性,如高架构耦合、不断上升的运维成本以及有限智能能力。本文提出了Agentic Nesting,一种多智能体协作框架,将现有企业应用封装为分层嵌套结构中的自主AI智能体。智能体并非平面互联,而是被组织成分层管理拓扑,以反映企业生态系统的组合复杂性。该框架从每个遗留应用中提取数字智能体代理,以实现自然语言交互和自主操作,通过中央编排器协调多个智能体进行任务分解和动态调度,并暴露统一对话界面以进行跨应用查询和流程编排。本文的主要贡献在于提出了“应用即智能体”的集成范式和“对话即集成”的交互理念,并探索了该方法论在异构系统协调和大规模数据应用场景中的泛化潜力。
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缓存时间: 2026/08/07 07:45

# Agentic Nesting:面向既有企业应用集成与服务的新方法论
来源:https://arxiv.org/abs/2608.05159
作者:Xi Wang (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Wang,+X)、Kun Li (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Li,+K)、Xianyao Ling (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Ling,+X)、Gang Yin (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Yin,+G)、Liang Zhang (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Zhang,+L)、Jiang Wu (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Wu,+J)、Wenbo Lei (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Lei,+W)、Jun Xu (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Xu,+J)、Annie Wang (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Wang,+A)、Fu Zhang (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Zhang,+F)、Weizhe Wang (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Wang,+W)

查看PDF (https://arxiv.org/pdf/2608.05159)

> 摘要:企业运营广泛依赖于多个异构业务系统和信息化应用,这也导致了严重的数据孤岛和流程碎片化问题。企业在构建这些应用上投入了大量的财力和物力,但如何有效利用和编排这些应用仍然是一项艰巨的挑战。传统的企业应用集成方法,包括企业服务总线(ESB)、API网关基础设施和机器人流程自动化(RPA)等中间件架构,存在架构耦合度高、运维成本持续攀升以及智能能力受限等固有缺陷。本文提出智能体嵌套框架(Agentic Nesting),这是一种多智能体协作框架,将现有企业应用封装为分层嵌套结构中的自主AI智能体。与扁平化互联不同,智能体被组织成分层管理拓扑结构,以反映企业生态系统的组成复杂性。该框架从每个遗留应用中提取数字化智能体代理,实现自然语言交互和自主操作;通过中央编排器协调多个智能体进行任务分解和动态调度;并对外提供统一的对话式界面,支持跨应用查询和流程编排。本文的主要贡献在于提出了"应用即智能体"(Application-as-Agent)的集成范式和"对话即集成"(Conversation-as-Integration)的交互理念,并探讨了该方法在异构系统协调和大规模数据应用场景中的泛化潜力。

## 提交历史

来自:Xi Wang [查看电子邮件 (https://arxiv.org/show-email/58a44639/2608.05159)] **[v1]** 2026年5月25日(星期一)08:12:36 UTC(975 KB)

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