論文の概要: From Static Templates to Dynamic Runtime Graphs: A Survey of Workflow Optimization for LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22386v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 17:42:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.116064
• Title: From Static Templates to Dynamic Runtime Graphs: A Survey of Workflow Optimization for LLM Agents
• Title（参考訳）: 静的テンプレートから動的ランタイムグラフへ: LLMエージェントのワークフロー最適化に関する調査
• Authors: Ling Yue, Kushal Raj Bhandari, Ching-Yun Ko, Dhaval Patel, Shuxin Lin, Nianjun Zhou, Jianxi Gao, Pin-Yu Chen, Shaowu Pan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)ベースのシステムは、タスクの解決に人気が高まっている。 本稿では,そのような計算を設計・最適化するための最近の手法について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.457720579458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM)-based systems are becoming increasingly popular for solving tasks by constructing executable workflows that interleave LLM calls, information retrieval, tool use, code execution, memory updates, and verification. This survey reviews recent methods for designing and optimizing such workflows, which we treat as agentic computation graphs (ACGs). We organize the literature based on when workflow structure is determined, where structure refers to which components or agents are present, how they depend on each other, and how information flows between them. This lens distinguishes static methods, which fix a reusable workflow scaffold before deployment, from dynamic methods, which select, generate, or revise the workflow for a particular run before or during execution. We further organize prior work along three dimensions: when structure is determined, what part of the workflow is optimized, and which evaluation signals guide optimization (e.g., task metrics, verifier signals, preferences, or trace-derived feedback). We also distinguish reusable workflow templates, run-specific realized graphs, and execution traces, separating reusable design choices from the structures actually deployed in a given run and from realized runtime behavior. Finally, we outline a structure-aware evaluation perspective that complements downstream task metrics with graph-level properties, execution cost, robustness, and structural variation across inputs. Our goal is to provide a clear vocabulary, a unified framework for positioning new methods, a more comparable view of existing body of literature, and a more reproducible evaluation standard for future work in workflow optimizations for LLM agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのシステムは、LCMコール、情報検索、ツール使用、コード実行、メモリ更新、検証をインターリーブする実行可能なワークフローを構築することで、タスクの解決に人気が高まっている。 本稿では,エージェント計算グラフ(ACG)として扱うワークフローの設計と最適化に関する最近の手法についてレビューする。 我々は、ワークフロー構造がいつ決定されるか、どのコンポーネントやエージェントが存在するか、どのように相互に依存しているか、それらの間の情報の流れについて、文献を整理する。 このレンズは、デプロイ前に再利用可能なワークフローの足場を修正する静的メソッドと、実行前または実行中の特定の実行時にワークフローを選択し、生成し、修正する動的メソッドとを区別する。 構造が決定されたとき、ワークフローのどの部分が最適化されているか、どの評価信号が最適化を導くか(例えば、タスクメトリクス、検証信号、嗜好、トレースからのフィードバックなど)。 また、再利用可能なワークフローテンプレート、実行固有の実現されたグラフ、実行トレースを区別し、再利用可能な設計選択を、特定の実行に実際にデプロイされた構造と実行時の動作から分離します。 最後に、ダウンストリームタスクメトリクスをグラフレベルの特性、実行コスト、ロバスト性、入力間の構造変化で補完する構造認識評価の視点を概説する。 我々のゴールは、明確な語彙、新しいメソッドの位置決めのための統一されたフレームワーク、既存の文献のより同等のビュー、LLMエージェントのワークフロー最適化における将来の作業のための再現可能な評価標準を提供することです。

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