■ **概要** 4KAgent は LLM エージェント（知覚・復元エージェント）が既存の超解像モデル群を智慧的にオーケストレーションする汎用画像4K化フレームワーク。 ■ **特徴・用途** 1. **マルチエージェント・反復最適化**：VLM が劣化分析→復元戦略生成、実行→反省→ロールバックの再帰手順で段階的に品質改善。 2. **Q-MoE による動的出力選択**：複数復元モデル（DiffBIR・RealESRGAN など）の結果を品質駆動で選別。 3. **Profile モジュールで領域適応**：古写真・医療画像（X線・超音波）・遠隔センシング・生科学画像まで、再学習なしにタスク特化（顔復元パイプライン込み）。 ■ **結論** 既存オープンモデルの「知的な組み合わせ方」を LLM で自動化した実装型で、汎用性と医療・科学応用の実用性が両立する点が利点；推論コストと確定性（LLM の不定動作）がトレードオフ。