論文の概要: AgentSquare: Automatic LLM Agent Search in Modular Design Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06153v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 17:25:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:29:44.446657
• Title: AgentSquare: Automatic LLM Agent Search in Modular Design Space
• Title（参考訳）: AgentSquare: モジュールデザイン空間におけるLLMエージェントの自動検索
• Authors: Yu Shang, Yu Li, Keyu Zhao, Likai Ma, Jiahe Liu, Fengli Xu, Yong Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い複雑なタスクを処理できるエージェントシステムの急速な成長をもたらした。 Modularized LLM Agent Search (MoLAS) という新しい研究課題を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.659969168343082
• License:
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have led to a rapid growth of agentic systems capable of handling a wide range of complex tasks. However, current research largely relies on manual, task-specific design, limiting their adaptability to novel tasks. In this paper, we introduce a new research problem: Modularized LLM Agent Search (MoLAS). We propose a modular design space that abstracts existing LLM agent designs into four fundamental modules with uniform IO interface: Planning, Reasoning, Tool Use, and Memory. Building on this design space, we present a novel LLM agent search framework called AgentSquare, which introduces two core mechanisms, i.e., module evolution and recombination, to efficiently search for optimized LLM agents. To further accelerate the process, we design a performance predictor that uses in-context surrogate models to skip unpromising agent designs. Extensive experiments across six benchmarks, covering the diverse scenarios of web, embodied, tool use and game applications, show that AgentSquare substantially outperforms hand-crafted agents, achieving an average performance gain of 17.2% against best-known human designs. Moreover, AgentSquare can generate interpretable design insights, enabling a deeper understanding of agentic architecture and its impact on task performance. We believe that the modular design space and AgentSquare search framework offer a platform for fully exploiting the potential of prior successful designs and consolidating the collective efforts of research community. Code repo is available at https://github.com/tsinghua-fib-lab/AgentSquare.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は,幅広い複雑なタスクを処理できるエージェントシステムの急速な成長につながっている。 しかしながら、現在の研究は主に手動のタスク固有の設計に依存しており、新しいタスクへの適応性に制限されている。 本稿では,新しい研究課題であるModularized LLM Agent Search (MoLAS)を紹介する。 本稿では,既存のLLMエージェント設計を,均一なIOインターフェースを持つ4つの基本モジュール(プランニング,リ推論,ツール利用,メモリ)に抽象化するモジュール設計空間を提案する。 この設計空間を基盤として,モジュールの進化と再結合という2つのコア機構を導入し,最適化されたLLMエージェントを効率的に検索する,AgentSquareという新しいLLMエージェント検索フレームワークを提案する。 プロセスをさらに高速化するために,テキスト内代理モデルを用いてエージェント設計をスキップする性能予測器を設計する。 6つのベンチマークにわたる大規模な実験は、Web、具体化、ツールの使用、ゲームアプリケーションの様々なシナリオをカバーし、エージェントSquareが手作りのエージェントを大幅に上回り、よく知られた人間のデザインに対して平均17.2%のパフォーマンス向上を達成したことを示している。 さらに、AgentSquareは解釈可能な設計の洞察を生成し、エージェントアーキテクチャの深い理解とタスクパフォーマンスへの影響を可能にする。 我々は,モジュール型デザイン空間とエージェントSquare検索フレームワークが,先行して成功したデザインの可能性を完全に活用し,研究コミュニティの総合的な取り組みを統合するためのプラットフォームを提供すると考えている。 Code repoはhttps://github.com/tsinghua-fib-lab/AgentSquareで入手できる。

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