論文の概要: AutoFlow: Automated Workflow Generation for Large Language Model Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12821v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 21:05:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 08:47:38.333883
- Title: AutoFlow: Automated Workflow Generation for Large Language Model Agents
- Title（参考訳）: AutoFlow: 大規模言語モデルエージェントのためのワークフロー自動生成
- Authors: Zelong Li, Shuyuan Xu, Kai Mei, Wenyue Hua, Balaji Rama, Om Raheja, Hao Wang, He Zhu, Yongfeng Zhang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な自然言語を理解する上で大きな進歩を見せている。
LLMエージェントが与えられたタスクを解決するための効果的で信頼性の高い手順に従うようにするために、手動で設計されるのが通常である。
複雑なタスクを解決するためにエージェントを自動的に生成するフレームワークであるAutoFlowを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.72700864347576
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have shown significant progress in understanding complex natural language. One important application of LLM is LLM-based AI Agent, which leverages the ability of LLM as well as external tools for complex-task solving. To make sure LLM Agents follow an effective and reliable procedure to solve the given task, manually designed workflows are usually used to guide the working mechanism of agents. However, manually designing the workflows requires considerable efforts and domain knowledge, making it difficult to develop and deploy agents on massive scales. To address these issues, we propose AutoFlow, a framework designed to automatically generate workflows for agents to solve complex tasks. AutoFlow takes natural language program as the format of agent workflow and employs a workflow optimization procedure to iteratively optimize the workflow quality. Besides, this work offers two workflow generation methods: fine-tuning-based and in-context-based methods, making the AutoFlow framework applicable to both open-source and closed-source LLMs. Experimental results show that our framework can produce robust and reliable agent workflows. We believe that the automatic generation and interpretation of workflows in natural language represent a promising paradigm for solving complex tasks, particularly with the rapid development of LLMs. The source code of this work is available at https://github.com/agiresearch/AutoFlow.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、複雑な自然言語を理解する上で大きな進歩を見せている。
LLMの重要な応用の1つはLLMベースのAI Agentであり、LLMの能力と複雑なタスク解決のための外部ツールを活用する。
LLMエージェントが与えられたタスクを解決するための効果的で信頼性の高い手順に従うようにするために、手動設計のワークフローは通常、エージェントの動作メカニズムをガイドするために使用される。
しかし、ワークフローを手動で設計するにはかなりの努力とドメイン知識が必要であるため、大規模なエージェントの開発とデプロイが困難になる。
これらの問題に対処するために,複雑なタスクを解決するためのエージェントのワークフローを自動的に生成するフレームワークであるAutoFlowを提案する。
AutoFlowは自然言語プログラムをエージェントワークフローのフォーマットとして取り、ワークフロー品質を反復的に最適化するためにワークフロー最適化手順を採用している。
さらに、この作業は2つのワークフロー生成方法を提供する。微調整ベースとコンテキストベースのメソッドで、AutoFlowフレームワークはオープンソースとクローズドソースの両方のLLMに適用できる。
実験の結果,我々のフレームワークは堅牢で信頼性の高いエージェントワークフローを作成できることがわかった。
自然言語によるワークフローの自動生成と解釈は,特にLLMの迅速な開発において,複雑なタスクを解く上で有望なパラダイムであると考えている。
この作業のソースコードはhttps://github.com/agiresearch/AutoFlow.comで公開されている。
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