論文の概要: GraphFlow: A Graph-Based Workflow Management for Efficient LLM-Agent Serving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22566v1
• Date: Thu, 21 May 2026 14:45:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 20:14:18.587086
• Title: GraphFlow: A Graph-Based Workflow Management for Efficient LLM-Agent Serving
• Title（参考訳）: GraphFlow: LLM-Agentの効率的な実行のためのグラフベースのワークフロー管理
• Authors: Ao Li, Shangpeng Yang, Fahao Chen, Tianheng Xu, Peng Li, Zhou Su,
• Abstract要約: GraphFlowは、2つのキーデザインを通じてエージェントに効率的に統合するシステムである。 常に最先端の手法を上回り、平均性能は4.95ポイント向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.270604867405325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM)-based agents demonstrate strong reasoning and execution capabilities on complex tasks when guided by structured instructions, commonly referred to as workflows. However, existing workflow-assisted agent serving systems typically rely on predefined templates and shallow matching mechanisms, which limit their ability to capture deep semantic relationships and generalize to previously unseen tasks. To address these limitations, we propose a new workflow management paradigm that represents workflows using a unified graph, termed wGraph, where each node corresponds to an atomic operation. wGraph serves as a shared substrate from which task-specific workflows are dynamically instantiated. Building on wGraph primitives, we introduce GraphFlow, a system that efficiently integrates workflows into agent serving through two key designs. First, adaptive workflow generation dynamically constructs workflows from wGraph based on task semantics and constraint requirements. Second, workflow state management exploits wGraph structure to efficiently manage Key-Value (KV) caches, reducing redundant computation during agent serving. Extensive experiments across five benchmark datasets show that GraphFlow consistently outperforms state-of-the-art methods, yielding an average performance improvement of approximately 4.95 percentage points, while achieving an approximately 4$\times$ reduction in memory footprint.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、ワークフローと呼ばれる構造化命令によってガイドされる場合、複雑なタスクに対して強力な推論と実行能力を示す。 しかし、既存のワークフロー支援エージェントサービスシステムは通常、定義済みのテンプレートと浅いマッチングメカニズムに依存しており、これは深いセマンティックな関係を捕捉し、以前は目に見えないタスクに一般化する能力を制限している。 これらの制約に対処するために,各ノードがアトミックな操作に対応するwGraphと呼ばれる統一グラフを用いてワークフローを表現する新しいワークフロー管理パラダイムを提案する。 wGraphはタスク固有のワークフローを動的にインスタンス化する共有基板として機能する。 wGraphプリミティブ上に構築されたGraphFlowは,ワークフローを2つの重要な設計を通じてエージェントに効率的に統合するシステムである。 まず、適応ワークフロー生成は、タスクのセマンティクスと制約要求に基づいてwGraphからのワークフローを動的に構築する。 第2に、ワークフローの状態管理はwGraph構造を利用してキーバリュー(KV)キャッシュを効率的に管理する。 5つのベンチマークデータセットにわたる大規模な実験によると、GraphFlowは最先端のメソッドを一貫して上回り、平均パフォーマンスは4.95ポイント向上し、メモリフットプリントの約4$\times$削減を達成した。

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