Unifying Language Agent Algorithms with Graph-based Orchestration Engine for Reproducible Agent Research

📄 arXiv: 2505.24354v1 📥 PDF

作者: Qianqian Zhang, Jiajia Liao, Heting Ying, Yibo Ma, Haozhan Shen, Jingcheng Li, Peng Liu, Lu Zhang, Chunxin Fang, Kyusong Lee, Ruochen Xu, Tiancheng Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30

备注: Accepted by ACL 2025 Demo

💡 一句话要点

提出AGORA框架以解决语言代理开发中的标准化与评估问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言代理 图形化调度 模块化架构 推理算法 评估框架 可重复性研究 多模态任务

📋 核心要点

  1. 现有语言代理开发面临工程开销大、组件标准化不足和评估框架缺乏等挑战。
  2. 提出AGORA框架，采用模块化架构和图形化工作流引擎，提供可重用的代理算法和系统化评估。
  3. 实验结果显示，简单的推理方法在性能上与复杂方法相当，但计算开销显著降低。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLMs）的语言代理在理解、推理和执行复杂任务方面展现了显著能力。然而，开发稳健的代理面临诸多挑战，包括工程开销大、缺乏标准化组件以及评估框架不足等问题。为此，本文提出了代理图形化调度框架AGORA，通过模块化架构、可重用的代理算法和严格的评估框架，解决了这些挑战。通过在数学推理和多模态任务上的广泛实验，评估了不同LLMs下的代理算法，揭示了它们的相对优势和适用性。结果表明，尽管复杂的推理方法可以增强代理能力，但简单的方法如思维链在计算开销显著降低的情况下，往往表现出稳健的性能。AGORA不仅简化了语言代理的开发，还为可重复的代理研究奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决语言代理开发中的标准化组件缺乏、工程开销大以及评估框架不足的问题。现有方法往往缺乏灵活性和可重复性，导致研究成果难以比较和复现。

核心思路：论文提出AGORA框架，通过模块化设计和图形化工作流引擎，简化代理的开发过程，并提供一套可重用的代理算法和严格的评估机制，以促进语言代理的研究和应用。

技术框架：AGORA框架包括三个主要模块：1) 模块化架构，支持灵活的组件组合；2) 图形化工作流引擎，优化内存管理和任务调度；3) 评估框架，允许在多个维度上进行系统化比较。

关键创新：AGORA的核心创新在于其图形化调度引擎和全面的评估框架，使得不同代理算法的比较变得系统化和标准化，显著提高了研究的可重复性和可靠性。

关键设计：在设计中，AGORA采用了高效的内存管理策略，确保在处理复杂任务时的资源利用率，同时提供了多种状态最优的推理算法，支持不同LLMs的应用。

📊 实验亮点

实验结果表明，AGORA框架下的代理算法在数学推理和多模态任务中表现优异，尤其是简单的Chain-of-Thought方法在计算开销上降低了显著比例，同时保持了与复杂推理方法相当的性能，展示了其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

AGORA框架具有广泛的应用潜力，适用于语言代理的开发、评估和优化。其标准化的评估协议和模块化设计可为学术研究和工业应用提供基础，推动智能代理在自动化、客服、教育等领域的应用与发展。

📄 摘要（原文）

Language agents powered by large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in understanding, reasoning, and executing complex tasks. However, developing robust agents presents significant challenges: substantial engineering overhead, lack of standardized components, and insufficient evaluation frameworks for fair comparison. We introduce Agent Graph-based Orchestration for Reasoning and Assessment (AGORA), a flexible and extensible framework that addresses these challenges through three key contributions: (1) a modular architecture with a graph-based workflow engine, efficient memory management, and clean component abstraction; (2) a comprehensive suite of reusable agent algorithms implementing state-of-the-art reasoning approaches; and (3) a rigorous evaluation framework enabling systematic comparison across multiple dimensions. Through extensive experiments on mathematical reasoning and multimodal tasks, we evaluate various agent algorithms across different LLMs, revealing important insights about their relative strengths and applicability. Our results demonstrate that while sophisticated reasoning approaches can enhance agent capabilities, simpler methods like Chain-of-Thought often exhibit robust performance with significantly lower computational overhead. AGORA not only simplifies language agent development but also establishes a foundation for reproducible agent research through standardized evaluation protocols.