著者らは、コンポーザブルな大規模言語モデル（LLM）エージェントシステムの構築と分析を促進するために設計されたグラフベースのフレームワークであるMyAGを発表しました。このシステムは、エージェントのアーキテクチャを3つの異なるグラフ抽象化に分離しています：エージェントやモジュールのためのコンポーネントグラフ、実行制御のためのワークフローグラフ、ランタイム実行のためのサーチグラフ。

  • MyAGは関心の分離を通じて、異なる戦略を持つコンポーネントの柔軟な再利用を可能にします。
  • このフレームワークは、再帰的なシステムノードによる階層的な合成をサポートしています。
  • エージェントの実行を検査するための監視および可視化ツールを含んでいます。
  • 実験により、このフレームワークがパフォーマンスと効率のトレードオフを分析するのを支援することが示されました。

このフレームワークは、完全にオープンソースプロジェクトとして公開されています。