論文の概要: MetaChain: A Fully-Automated and Zero-Code Framework for LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05957v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 16:53:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:35:27.925442
• Title: MetaChain: A Fully-Automated and Zero-Code Framework for LLM Agents
• Title（参考訳）: MetaChain: LLMエージェントのための完全自動化およびゼロコードフレームワーク
• Authors: Jiabin Tang, Tianyu Fan, Chao Huang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) エージェントはタスクの自動化とインテリジェントな意思決定において顕著な能力を示した。 これらのフレームワークは、主に開発者に対して広範な技術的専門知識を提供する。 世界の人口の0.03%のみが必要なプログラミングスキルを持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.57755315319748
• License:
• Abstract: Large Language Model (LLM) Agents have demonstrated remarkable capabilities in task automation and intelligent decision-making, driving the widespread adoption of agent development frameworks such as LangChain and AutoGen. However, these frameworks predominantly serve developers with extensive technical expertise - a significant limitation considering that only 0.03 % of the global population possesses the necessary programming skills. This stark accessibility gap raises a fundamental question: Can we enable everyone, regardless of technical background, to build their own LLM agents using natural language alone? To address this challenge, we introduce MetaChain-a Fully-Automated and highly Self-Developing framework that enables users to create and deploy LLM agents through Natural Language Alone. Operating as an autonomous Agent Operating System, MetaChain comprises four key components: i) Agentic System Utilities, ii) LLM-powered Actionable Engine, iii) Self-Managing File System, and iv) Self-Play Agent Customization module. This lightweight yet powerful system enables efficient and dynamic creation and modification of tools, agents, and workflows without coding requirements or manual intervention. Beyond its code-free agent development capabilities, MetaChain also serves as a versatile multi-agent system for General AI Assistants. Comprehensive evaluations on the GAIA benchmark demonstrate MetaChain's effectiveness in generalist multi-agent tasks, surpassing existing state-of-the-art methods. Furthermore, MetaChain's Retrieval-Augmented Generation (RAG)-related capabilities have shown consistently superior performance compared to many alternative LLM-based solutions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントはタスク自動化とインテリジェントな意思決定において顕著な能力を示しており、LangChainやAutoGenといったエージェント開発フレームワークが広く採用されている。 しかし、これらのフレームワークは主に広範な技術知識を持つ開発者に役立ち、世界の人口のわずか0.03%が必要なプログラミングスキルを持っていることを考慮すれば、かなりの制限がある。 技術的背景に関係なく、自然言語だけでLLMエージェントを構築できるだろうか? この課題に対処するために,我々は,自然言語アロンによるLLMエージェントの作成とデプロイを可能にする,完全に自動化された,高度に自己開発可能なフレームワークであるMetaChainを紹介した。 自律型エージェントオペレーティングシステムとして運用されているMetaChainには,4つの重要なコンポーネントがある。 一 エージェント・システム・ユーティリティ、 二 LLM駆動の作動式エンジン 三 自己管理ファイルシステム及び iv) セルフプレイエージェントカスタマイズモジュール。 この軽量で強力なシステムは、コーディング要件や手動の介入なしに、ツール、エージェント、ワークフローを効率的かつ動的に作成および修正することを可能にする。 コードフリーのエージェント開発機能以外に、MetaChainはGeneral AI Assistantの汎用マルチエージェントシステムとしても機能する。 GAIAベンチマークの総合評価は、MetaChainが既存の最先端手法を超越した汎用マルチエージェントタスクにおける有効性を示している。 さらに、MetaChainのRetrieval-Augmented Generation(RAG)関連機能は、多くの代替LLMベースのソリューションと比較して一貫して優れた性能を示している。

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