論文の概要: A Survey on LLM-Based Agents: Common Workflows and Reusable LLM-Profiled Components

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05804v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 00:59:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 02:00:43.586689
• Title: A Survey on LLM-Based Agents: Common Workflows and Reusable LLM-Profiled Components
• Title（参考訳）: LLMベースのエージェントに関する調査: 共通ワークフローと再利用可能なLCMプロファイリングコンポーネント
• Authors: Xinzhe Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はエージェントを開発するための洗練されたフレームワークの開発を触媒にしている。 これらのフレームワーク r の複雑さは、粒度レベルでのニュアンス分化のハードルとなる。 本調査は, LLM-Profiled Components (LMPC) の共通性と再利用性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6247103460512108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have catalyzed the development of sophisticated frameworks for developing LLM-based agents. However, the complexity of these frameworks r poses a hurdle for nuanced differentiation at a granular level, a critical aspect for enabling efficient implementations across different frameworks and fostering future research. Hence, the primary purpose of this survey is to facilitate a cohesive understanding of diverse recently proposed frameworks by identifying common workflows and reusable LLM-Profiled Components (LMPCs).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、LLMベースのエージェントを開発するための高度なフレームワークの開発を触媒にしている。 しかし、これらのフレームワーク r の複雑さは、粒度レベルでのニュアンスド・差別化のハードルとなり、異なるフレームワーク間の効率的な実装を可能にし、将来の研究を促進する上で重要な側面となる。 したがって,本調査の主な目的は,共通ワークフローと再利用可能なLLM-Profiled Components(LMPC)を識別することにより,近年提案されている多種多様なフレームワークの密集的な理解を促進することである。

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