論文の概要: Automated Design of Agentic Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08435v1
- Date: Thu, 15 Aug 2024 21:59:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 17:09:56.035381
- Title: Automated Design of Agentic Systems
- Title（参考訳）: エージェントシステムの自動設計
- Authors: Shengran Hu, Cong Lu, Jeff Clune,
- Abstract要約: 我々は,エージェントシステムの設計を自動生成することを目的とした,エージェントシステムの自動設計という新しい研究領域を定式化する。
我々のアルゴリズムは、最先端の手作りエージェントを大幅に上回る斬新なデザインでエージェントを段階的に発明できることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.404186221463082
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Researchers are investing substantial effort in developing powerful general-purpose agents, wherein Foundation Models are used as modules within agentic systems (e.g. Chain-of-Thought, Self-Reflection, Toolformer). However, the history of machine learning teaches us that hand-designed solutions are eventually replaced by learned solutions. We formulate a new research area, Automated Design of Agentic Systems (ADAS), which aims to automatically create powerful agentic system designs, including inventing novel building blocks and/or combining them in new ways. We further demonstrate that there is an unexplored yet promising approach within ADAS where agents can be defined in code and new agents can be automatically discovered by a meta agent programming ever better ones in code. Given that programming languages are Turing Complete, this approach theoretically enables the learning of any possible agentic system: including novel prompts, tool use, control flows, and combinations thereof. We present a simple yet effective algorithm named Meta Agent Search to demonstrate this idea, where a meta agent iteratively programs interesting new agents based on an ever-growing archive of previous discoveries. Through extensive experiments across multiple domains including coding, science, and math, we show that our algorithm can progressively invent agents with novel designs that greatly outperform state-of-the-art hand-designed agents. Importantly, we consistently observe the surprising result that agents invented by Meta Agent Search maintain superior performance even when transferred across domains and models, demonstrating their robustness and generality. Provided we develop it safely, our work illustrates the potential of an exciting new research direction toward automatically designing ever-more powerful agentic systems to benefit humanity.
- Abstract（参考訳）: 研究者は強力な汎用エージェントの開発に多大な投資をしており、ファンデーションモデルはエージェントシステム内のモジュール(例えばChain-of-Thought、Self-Reflection、Toolformer)として使用される。
しかし、機械学習の歴史から、手作りのソリューションは最終的に学習されたソリューションに置き換えられることがわかる。
エージェントシステムの自動設計(ADAS)という新しい研究領域を定式化し、新しいビルディングブロックを発明したり、それらを新しい方法で組み合わせたりするなど、強力なエージェントシステム設計を自動生成することを目的としている。
さらに、ADAS内には、エージェントをコードで定義し、新しいエージェントをコードでより優れたエージェントプログラミングによって自動的に発見できる、未調査で有望なアプローチがあることを実証する。
プログラミング言語がチューリング完全であることを考えると、このアプローチは理論上、新しいプロンプト、ツールの使用、制御フロー、それらの組み合わせを含むあらゆるエージェントシステムの学習を可能にする。
本稿では,メタエージェント検索というシンプルなアルゴリズムを提案する。メタエージェントがこのアイデアを実証するためには,メタエージェントが,過去の発見を継続的に蓄積したアーカイブに基づいて,興味深い新しいエージェントを反復的にプログラムする。
コーディング、科学、数学を含む複数の分野にわたる広範な実験を通して、我々のアルゴリズムは、最先端のハンドデザインエージェントを大きく上回る斬新なデザインでエージェントを段階的に発明できることを示した。
重要なことは、メタエージェントサーチによって発明されたエージェントが、ドメインやモデル間で転送しても優れたパフォーマンスを維持し、その堅牢性と汎用性を示すという驚くべき結果が一貫して観察されていることである。
私たちがそれを安全に開発すれば、人類に利益をもたらすために、より強力なエージェントシステムを自動設計するための、エキサイティングな新しい研究の方向性が示されます。
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