論文の概要: AgentSPEX: An Agent SPecification and EXecution Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13346v1
- Date: Tue, 14 Apr 2026 23:16:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.325999
- Title: AgentSPEX: An Agent SPecification and EXecution Language
- Title（参考訳）: AgentSPEX: A Agent Specification and Execution Language
- Authors: Pengcheng Wang, Jerry Huang, Jiarui Yao, Rui Pan, Peizhi Niu, Yaowenqi Liu, Ruida Wang, Renhao Lu, Yuwei Guo, Tong Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,明示的な制御フローとモジュール構造を持つエージェントフレームワークであるAgentSPEXを紹介する。
AgentSPEXは、型付きステップ、分岐とループ、並列実行、再利用可能なサブモジュール、明示的な状態管理をサポートする。
我々は、AgentSPEXが一般的なエージェントフレームワークよりも解釈可能でアクセシブルなワークフローオーサリングパラダイムを提供するというユーザスタディを通して示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.439531520677594
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Language-model agent systems commonly rely on reactive prompting, in which a single instruction guides the model through an open-ended sequence of reasoning and tool-use steps, leaving control flow and intermediate state implicit and making agent behavior potentially difficult to control. Orchestration frameworks such as LangGraph, DSPy, and CrewAI impose greater structure through explicit workflow definitions, but tightly couple workflow logic with Python, making agents difficult to maintain and modify. In this paper, we introduce AgentSPEX, an Agent SPecification and EXecution Language for specifying LLM-agent workflows with explicit control flow and modular structure, along with a customizable agent harness. AgentSPEX supports typed steps, branching and loops, parallel execution, reusable submodules, and explicit state management, and these workflows execute within an agent harness that provides tool access, a sandboxed virtual environment, and support for checkpointing, verification, and logging. Furthermore, we provide a visual editor with synchronized graph and workflow views for authoring and inspection. We include ready-to-use agents for deep research and scientific research, and we evaluate AgentSPEX on 7 benchmarks. Finally, we show through a user study that AgentSPEX provides a more interpretable and accessible workflow-authoring paradigm than a popular existing agent framework.
- Abstract（参考訳）: 言語モデルエージェントシステムは、一般的にはリアクティブプロンプトに依存しており、単一の命令が推論とツールの使用手順のオープンなシーケンスを通じてモデルを誘導し、制御フローと中間状態が暗黙的に残され、エージェントの振る舞いを制御しにくくする。
LangGraph、DSPy、CrewAIといったオーケストレーションフレームワークは、明示的なワークフロー定義を通じてより構造を強制するが、ワークフローロジックをPythonと密に結合することにより、エージェントのメンテナンスと修正が困難になる。
本稿では、明示的な制御フローとモジュール構造を持つLLMエージェントワークフローと、カスタマイズ可能なエージェントハーネスを指定するためのエージェントSPEXについて紹介する。
AgentSPEXは、タイプされたステップ、ブランチとループ、並列実行、再利用可能なサブモジュール、明示的な状態管理をサポートし、これらのワークフローは、ツールアクセス、サンドボックス化された仮想環境、チェックポインティング、検証、ロギングを提供するエージェントハーネス内で実行される。
さらに、オーサリングとインスペクションのための同期グラフとワークフロービューを備えたビジュアルエディタを提供する。
我々は,深層研究と科学的研究に使えるエージェントを含め,エージェントSPEXを7つのベンチマークで評価する。
最後に、AgentSPEXは一般的なエージェントフレームワークよりも解釈可能でアクセスしやすいワークフローオーサリングパラダイムを提供するというユーザスタディを通して示します。
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