論文の概要: AgentKit: Flow Engineering with Graphs, not Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11483v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 15:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 13:25:44.194928
• Title: AgentKit: Flow Engineering with Graphs, not Coding
• Title（参考訳）: AgentKit: コーディングではなくグラフによるフローエンジニアリング
• Authors: Yue Wu, Yewen Fan, So Yeon Min, Shrimai Prabhumoye, Stephen McAleer, Yonatan Bisk, Ruslan Salakhutdinov, Yuanzhi Li, Tom Mitchell,
• Abstract要約: 多機能エージェントのための直感的なLCMプロンプトフレームワーク(AgentKit)を提案する。 AgentKitは、単純な自然言語プロンプトから複雑な"思考プロセス"を明示的に構築するための統一されたフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.09525140733987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an intuitive LLM prompting framework (AgentKit) for multifunctional agents. AgentKit offers a unified framework for explicitly constructing a complex "thought process" from simple natural language prompts. The basic building block in AgentKit is a node, containing a natural language prompt for a specific subtask. The user then puts together chains of nodes, like stacking LEGO pieces. The chains of nodes can be designed to explicitly enforce a naturally structured "thought process". For example, for the task of writing a paper, one may start with the thought process of 1) identify a core message, 2) identify prior research gaps, etc. The nodes in AgentKit can be designed and combined in different ways to implement multiple advanced capabilities including on-the-fly hierarchical planning, reflection, and learning from interactions. In addition, due to the modular nature and the intuitive design to simulate explicit human thought process, a basic agent could be implemented as simple as a list of prompts for the subtasks and therefore could be designed and tuned by someone without any programming experience. Quantitatively, we show that agents designed through AgentKit achieve SOTA performance on WebShop and Crafter. These advances underscore AgentKit's potential in making LLM agents effective and accessible for a wider range of applications. https://github.com/holmeswww/AgentKit
• Abstract（参考訳）: 多機能エージェントのための直感的なLCMプロンプトフレームワーク(AgentKit)を提案する。 AgentKitは、単純な自然言語プロンプトから複雑な"思考プロセス"を明示的に構築するための統一されたフレームワークを提供する。 AgentKitの基本的なビルディングブロックはノードであり、特定のサブタスクの自然言語プロンプトを含んでいる。 ユーザーはLEGOの部品を積み重ねるなど、一連のノードを組み立てる。 ノードの連鎖は、自然に構造化された「思考プロセス」を明示的に強制するように設計することができる。 例えば、論文を書くタスクは、まず思考のプロセスから始めることができる。 1)コアメッセージを識別する。 2 先行研究ギャップ等を特定すること。 AgentKitのノードは、オンザフライの階層的計画、リフレクション、インタラクションからの学習など、さまざまな方法で複数の高度な機能を実装することができる。 加えて、モジュール的な性質と、明示的な人間の思考過程をシミュレートする直感的な設計のため、基本的なエージェントはサブタスクのプロンプトのリストのようにシンプルに実装することができ、プログラミング経験のない人によって設計および調整が可能である。 定量的に、AgentKitによって設計されたエージェントがWebShopおよびCrafter上でSOTA性能を達成することを示す。 これらの進歩は、広範囲のアプリケーションでLLMエージェントを効果的かつアクセスしやすくするAgentKitの可能性を浮き彫りにした。 https://github.com/holmeswww/AgentKit

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