論文の概要: DyFlow: Dynamic Workflow Framework for Agentic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.26062v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 10:36:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:45:00.101759
• Title: DyFlow: Dynamic Workflow Framework for Agentic Reasoning
• Title（参考訳）: DyFlow: エージェント推論のための動的ワークフローフレームワーク
• Authors: Yanbo Wang, Zixiang Xu, Yue Huang, Xiangqi Wang, Zirui Song, Lang Gao, Chenxi Wang, Xiangru Tang, Yue Zhao, Arman Cohan, Xiangliang Zhang, Xiuying Chen,
• Abstract要約: DyFlowは動的ワークフロー生成フレームワークで、タスク要求とリアルタイム中間フィードバックに基づいて推論手順を適応的に構築し、調整する。 社会的推論,生物医学的タスク,数学的問題解決,コード生成など,さまざまな領域でDyFlowを体系的に評価する。 結果は、DyFlowが既存のベースラインを大幅に上回り、Pass@kの改善を実現し、さまざまなドメインにわたって堅牢な一般化を示すことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.19799197382478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agent systems based on large language models (LLMs) have shown great potential in complex reasoning tasks, but building efficient and generalizable workflows remains a major challenge. Most existing approaches rely on manually designed processes, which limits their adaptability across different tasks. While a few methods attempt automated workflow generation, they are often tied to specific datasets or query types and make limited use of intermediate feedback, reducing system robustness and reasoning depth. Moreover, their operations are typically predefined and inflexible. To address these limitations, we propose DyFlow, a dynamic workflow generation framework that adaptively constructs and adjusts reasoning procedures based on task requirements and real-time intermediate feedback, thereby enhancing cross-task generalization. DyFlow consists of two core components: a designer and an executor. The designer decomposes complex problems into a sequence of sub-goals defined by high-level objectives and dynamically plans the next steps based on intermediate outputs and feedback. These plans are then carried out by the executor, which executes each operation using dynamic operators with context-aware parameterization, enabling flexible and semantically grounded reasoning. We systematically evaluate DyFlow across diverse domains, including social reasoning, biomedical tasks, mathematical problem solving, and code generation. Results demonstrate that DyFlow significantly outperforms existing baselines, achieving substantial Pass@k improvements and exhibiting robust generalization across diverse domains. The code is publicly available at https://github.com/wyf23187/DyFlow.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントシステムは複雑な推論タスクにおいて大きな可能性を示しているが、効率的で一般化可能なワークフローの構築は依然として大きな課題である。 既存のアプローチのほとんどは手動で設計されたプロセスに依存しており、異なるタスクにまたがる適応性を制限する。 いくつかのメソッドはワークフローの自動生成を試みるが、特定のデータセットやクエリタイプに結びついており、中間フィードバックを限定的に使用し、システムの堅牢性や推論の深さを低減している。 さらに、それらの操作は一般的に事前に定義され、柔軟性がない。 このような制約に対処するために,タスク要求とリアルタイム中間フィードバックに基づいて推論手順を適応的に構築・調整する動的ワークフロー生成フレームワークDyFlowを提案する。 DyFlowはデザイナとエグゼキュータの2つのコアコンポーネントで構成されている。 設計者は複雑な問題を高レベルの目標によって定義された一連のサブゴールに分解し、中間出力とフィードバックに基づいて次のステップを動的に計画する。 これらの計画はエグゼキュータによって実行され、動的演算子を使って動的パラメータ化を行い、柔軟でセマンティックな推論を可能にする。 社会的推論,生物医学的タスク,数学的問題解決,コード生成など,さまざまな領域でDyFlowを体系的に評価する。 結果は、DyFlowが既存のベースラインを著しく上回り、Pass@kの改善を実現し、多様なドメインにわたって堅牢な一般化を示すことを示した。 コードはhttps://github.com/wyf23187/DyFlowで公開されている。

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