論文の概要: A Lightweight Modular Framework for Constructing Autonomous Agents Driven by Large Language Models: Design, Implementation, and Applications in AgentForge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13383v1
- Date: Mon, 19 Jan 2026 20:33:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.054981
- Title: A Lightweight Modular Framework for Constructing Autonomous Agents Driven by Large Language Models: Design, Implementation, and Applications in AgentForge
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる自律エージェント構築のための軽量モジュールフレームワーク:エージェントサージの設計,実装,応用
- Authors: Akbar Anbar Jafari, Cagri Ozcinar, Gholamreza Anbarjafari,
- Abstract要約: LLM駆動の自律エージェントの構築を民主化するために設計された軽量でオープンソースのPythonフレームワーク。
AgentForgeは、(1)正式に定義された入出力契約できめ細かいタスク分解を可能にする構成可能なスキル抽象化、(2)クラウドベースのAPIとローカル推論エンジンのシームレスな切り替えをサポートする統一されたバックエンドインターフェース、(3)エージェントロジックと実装の詳細を分離する宣言型YAMLベースの構成システムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.932555230783329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emergence of LLMs has catalyzed a paradigm shift in autonomous agent development, enabling systems capable of reasoning, planning, and executing complex multi-step tasks. However, existing agent frameworks often suffer from architectural rigidity, vendor lock-in, and prohibitive complexity that impedes rapid prototyping and deployment. This paper presents AgentForge, a lightweight, open-source Python framework designed to democratize the construction of LLM-driven autonomous agents through a principled modular architecture. AgentForge introduces three key innovations: (1) a composable skill abstraction that enables fine-grained task decomposition with formally defined input-output contracts, (2) a unified LLM backend interface supporting seamless switching between cloud-based APIs and local inference engines, and (3) a declarative YAML-based configuration system that separates agent logic from implementation details. We formalize the skill composition mechanism as a directed acyclic graph (DAG) and prove its expressiveness for representing arbitrary sequential and parallel task workflows. Comprehensive experimental evaluation across four benchmark scenarios demonstrates that AgentForge achieves competitive task completion rates while reducing development time by 62% compared to LangChain and 78% compared to direct API integration. Latency measurements confirm sub-100ms orchestration overhead, rendering the framework suitable for real-time applications. The modular design facilitates extension: we demonstrate the integration of six built-in skills and provide comprehensive documentation for custom skill development. AgentForge addresses a critical gap in the LLM agent ecosystem by providing researchers and practitioners with a production-ready foundation for constructing, evaluating, and deploying autonomous agents without sacrificing flexibility or performance.
- Abstract（参考訳）: LLMの出現は、自律エージェント開発におけるパラダイムシフトを触媒し、複雑なマルチステップタスクの推論、計画、実行が可能なシステムを可能にした。
しかし、既存のエージェントフレームワークは、しばしばアーキテクチャの剛性、ベンダーのロックイン、迅速なプロトタイピングとデプロイメントを妨げる禁止的な複雑さに悩まされている。
本稿では,軽量でオープンソースのPythonフレームワークであるAgentForgeについて述べる。
AgentForgeは、(1)正式に定義された入出力契約できめ細かいタスク分解を可能にする構成可能なスキル抽象化、(2)クラウドベースのAPIとローカル推論エンジンのシームレスな切り替えをサポートする統一LLMバックエンドインターフェース、(3)エージェントロジックと実装の詳細を分離する宣言型YAMLベースの構成システムである。
本稿では,有向非巡回グラフ(DAG)としてスキル構成機構を定式化し,任意の逐次および並列タスクワークフローを表現するための表現性を示す。
4つのベンチマークシナリオにわたる総合的な実験的評価は、AgentForgeが直接API統合と比較して開発時間を62%削減し、開発時間を62%削減し、競争力のあるタスク完了率を達成したことを示している。
レイテンシ測定は100ms以下のオーケストレーションオーバーヘッドを確認し、リアルタイムアプリケーションに適したフレームワークをレンダリングする。
6つの組み込みスキルの統合を実証し、カスタムスキル開発のための包括的なドキュメントを提供する。
AgentForgeは、柔軟性やパフォーマンスを犠牲にすることなく、自律的なエージェントを構築し、評価し、デプロイするためのプロダクション対応の基盤を研究者や実践者に提供することで、LLMエージェントエコシステムにおける重要なギャップに対処する。
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