StorageXTunerは、異種ストレージエンジンのためのLLM（大規模言語モデル）エージェント駆動の自動調整フレームワークです。ストレージシステムの自動構成は困難であり、パラメータ空間が大きく、条件がワークロードやデプロイメント、バージョンごとに異なるため、既存のヒューリスティックや機械学習の調整手法は体系特有のものが多く、手動での統合が必要であり、変化に弱いです。StorageXTunerは、Executor（サンドボックス化されたベンチマーク）、Extractor（パフォーマンス解析）、Searcher（知見に基づく構成探索）、Reflector（知見の生成と管理）の4つのエージェントで構成され、知見に基づくツリー探索と階層メモリを結合する設計が採用されています。プロトタイプはRocksDBやMySQL InnoDBなどで評価され、従来の設定に比べてスループットが最大575%向上し、レイテンシも大幅に改善されることが示されました。