DeepUnfolding Agent to nowa platforma opartą na FastAPI, która wyodrębnia adaptacyjną kontrolę optymalizacyjną z konkretnych implementacji i udostępnia ją jako usługę zewnętrzną. Problem, który rozwiązuje, to rozproszona logika kontrolera zaszyta bezpośrednio w skryptach treningowych - utrudniało to ponowne wykorzystanie kodu, reprodukowalność wyników, walidację bezpieczeństwa i sprawiedliwe porównanie różnych środowisk. Nowe podejście pozwala na schematyczne zdefiniowanie strategii, a następnie rejestrację jej w systemie.
Architektura rozwiązania opiera się na kilku kluczowych komponentach: rejestrze strategii, adapterze diagnostyki do stanu, fabryce kontrolerów, straży bezpieczeństwa, abstrakcji executora oraz warstwie persystencji SQLite. Wykonawcy zewnętrzni przesyłają zmienne diagnostyczne na poziomie rundy i odbierają działania kontrolne ograniczone schematem, co umożliwia czystą separację inteligencji kontrolera od specyficznych dla domeny procedur wykonania. Framework wspiera nie tylko klasyczne podejścia, ale także kwantowe i hybrydowe ścieżki wykonania, z integracją Qiskit Aer i opcjonalnym dostępem do procesorów IBM Quantum.
Walidacja obejmowała kompleksowe testy - jednostkowe, schematyczne, API, bezpieczeństwa, orkiestracji i wykonania kwantowego - oraz demonstrację na realnych przypadkach z finansów, opieki zdrowotnej, genomiki i transportu. Testy porównywały przepływy pracy ze stałymi i adaptacyjnymi kontrolerami zarówno w symulacji, jak i na sprzęcie IBM Quantum. Rezultaty pokazały, że adaptacyjne kontrolery DeepUnfolding Agent mogą znacząco poprawiać wydajność w stosunku do podejść statycznych, jednocześnie zapewniając lepszą bezpieczeństwo i reproducibility w złożonych systemach optymalizacyjnych.