論文の概要: AFlow: Automating Agentic Workflow Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10762v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 04:56:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:20:27.002317
• Title: AFlow: Automating Agentic Workflow Generation
• Title（参考訳）: AFlow: エージェントワークフロー生成を自動化する
• Authors: Jiayi Zhang, Jinyu Xiang, Zhaoyang Yu, Fengwei Teng, Xionghui Chen, Jiaqi Chen, Mingchen Zhuge, Xin Cheng, Sirui Hong, Jinlin Wang, Bingnan Zheng, Bang Liu, Yuyu Luo, Chenglin Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたる複雑なタスクを解く上で、顕著な可能性を示している。 我々は、Monte Carlo Tree Searchを使って、この空間を効率的に探索する自動化フレームワークであるAFlowを紹介します。 6つのベンチマークデータセットに対する実証的な評価は、AFlowの有効性を示し、最先端のベースラインよりも平均5.7%向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.61172223528231
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable potential in solving complex tasks across diverse domains, typically by employing agentic workflows that follow detailed instructions and operational sequences. However, constructing these workflows requires significant human effort, limiting scalability and generalizability. Recent research has sought to automate the generation and optimization of these workflows, but existing methods still rely on initial manual setup and fall short of achieving fully automated and effective workflow generation. To address this challenge, we reformulate workflow optimization as a search problem over code-represented workflows, where LLM-invoking nodes are connected by edges. We introduce AFlow, an automated framework that efficiently explores this space using Monte Carlo Tree Search, iteratively refining workflows through code modification, tree-structured experience, and execution feedback. Empirical evaluations across six benchmark datasets demonstrate AFlow's efficacy, yielding a 5.7% average improvement over state-of-the-art baselines. Furthermore, AFlow enables smaller models to outperform GPT-4o on specific tasks at 4.55% of its inference cost in dollars. The code will be available at https://github.com/geekan/MetaGPT.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたる複雑なタスクの解決において、典型的には詳細な命令と操作シーケンスに従うエージェントワークフローを使用することで、顕著な可能性を証明している。 しかしながら、これらのワークフローを構築するには、スケーラビリティと一般化性を制限する、多大な人的努力が必要である。 最近の研究はこれらのワークフローの生成と最適化を自動化しようとしたが、既存の手法はまだ手作業によるセットアップに依存しており、完全な自動化と効果的なワークフロー生成を実現するには至っていない。 この課題に対処するため、LLM呼び出しノードをエッジで接続するコード表現ワークフロー上での探索問題としてワークフロー最適化を再構成する。 我々は、Monte Carlo Tree Searchを使ってこの空間を効率的に探索する自動化フレームワークであるAFlowを紹介します。 6つのベンチマークデータセットに対する実証的な評価は、AFlowの有効性を示し、最先端のベースラインよりも平均5.7%向上している。 さらに、AFlowはより小さなモデルで、推論コストの4.55%のコストで、特定のタスクでGPT-4oを上回ります。 コードはhttps://github.com/geekan/MetaGPTで入手できる。

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