論文の概要: Advancing Agentic Systems: Dynamic Task Decomposition, Tool Integration and Evaluation using Novel Metrics and Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22457v1
- Date: Tue, 29 Oct 2024 18:45:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:29:20.336754
- Title: Advancing Agentic Systems: Dynamic Task Decomposition, Tool Integration and Evaluation using Novel Metrics and Dataset
- Title（参考訳）: エージェントシステムの改善:新しいメトリクスとデータセットを用いた動的タスク分解・ツール統合・評価
- Authors: Adrian Garret Gabriel, Alaa Alameer Ahmad, Shankar Kumar Jeyakumar,
- Abstract要約: Advanced Agentic Framework: マルチホップクエリの処理、タスクグラフの生成と実行、適切なツールの選択、リアルタイムの変更への適応を行うシステム。
新しい評価基準: エージェントシステムを総合的に評価するためのNode F1スコア、構造類似度指標(SSI)、ツールF1スコアの導入。
AsyncHowベースのデータセットは、さまざまなタスク複雑度にわたるエージェントの振る舞いを分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.904851064759821
- License:
- Abstract: Advancements in Large Language Models (LLMs) are revolutionizing the development of autonomous agentic systems by enabling dynamic, context-aware task decomposition and automated tool selection. These sophisticated systems possess significant automation potential across various industries, managing complex tasks, interacting with external systems to enhance knowledge, and executing actions independently. This paper presents three primary contributions to advance this field: - Advanced Agentic Framework: A system that handles multi-hop queries, generates and executes task graphs, selects appropriate tools, and adapts to real-time changes. - Novel Evaluation Metrics: Introduction of Node F1 Score, Structural Similarity Index (SSI), and Tool F1 Score to comprehensively assess agentic systems. - Specialized Dataset: Development of an AsyncHow-based dataset for analyzing agent behavior across different task complexities. Our findings reveal that asynchronous and dynamic task graph decomposition significantly enhances system responsiveness and scalability, particularly for complex, multi-step tasks. Detailed analysis shows that structural and node-level metrics are crucial for sequential tasks, while tool-related metrics are more important for parallel tasks. Specifically, the Structural Similarity Index (SSI) is the most significant predictor of performance in sequential tasks, and the Tool F1 Score is essential for parallel tasks. These insights highlight the need for balanced evaluation methods that capture both structural and operational dimensions of agentic systems. Additionally, our evaluation framework, validated through empirical analysis and statistical testing, provides valuable insights for improving the adaptability and reliability of agentic systems in dynamic environments.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、動的でコンテキスト対応のタスク分解と自動ツール選択を可能にすることで、自律的なエージェントシステムの開発に革命をもたらしている。
これらの高度なシステムは、様々な産業において大きな自動化可能性を持ち、複雑なタスクを管理し、知識を高めるために外部システムと対話し、独立して行動を実行する。
本稿では,マルチホップクエリを処理し,タスクグラフの生成と実行,適切なツールの選択,リアルタイムな変更への適応を行うシステムについて述べる。
-新しい評価基準: エージェントシステムを総合的に評価するためのノードF1スコア、構造類似度指数(SSI)、ツールF1スコアの導入。
- 特殊化データセット: さまざまなタスク複雑度にわたるエージェントの振る舞いを分析するAsyncHowベースのデータセットの開発。
この結果から,非同期および動的タスクグラフの分解は,特に複雑なマルチステップタスクにおいて,システムの応答性とスケーラビリティを著しく向上させることがわかった。
詳細な分析によると、シーケンシャルなタスクには構造的およびノードレベルのメトリクスが不可欠である一方、ツール関連のメトリクスは並列なタスクにはより重要である。
具体的には、構造類似度指数(SSI)がシーケンシャルタスクにおけるパフォーマンスの最も重要な予測因子であり、ツールF1スコアは並列タスクに必須である。
これらの知見は,エージェントシステムの構造的次元と運用的次元の両方を捉えるバランス評価手法の必要性を浮き彫りにしている。
さらに,実験分析と統計的テストによって検証された評価フレームワークは,動的環境におけるエージェントシステムの適応性と信頼性向上に有効な知見を提供する。
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