作者提出了MyAG，这是一个基于图形的框架，旨在促进可组合的大型语言模型（LLM）智能体系统的构建和分析。该系统将智能体架构分离为三个不同的图形抽象：用于智能体和模块的组件图、用于执行控制的工作流图以及用于运行时执行的搜索图。

  • MyAG通过关注点分离实现了具有不同策略的组件的灵活重用。
  • 该框架通过递归系统节点支持分层组合。
  • 它包括监控和可视化工具，用于检查智能体执行。
  • 实验表明，该框架有助于分析性能与效率之间的权衡。

该框架作为完全开源项目公开可用。