LLM-Agent-UMF: LLMベースのエージェント統合モデリングフレームワークによるマルチアクティブ/パッシブコアエージェントのシームレスな統合

LLM-Agent-UMF: LLM-based Agent Unified Modeling Framework for Seamless Integration of Multi Active/Passive Core-Agents

September 17, 2024

著者: Amine B. Hassouna, Hana Chaari, Ines Belhaj

cs.AI

要旨

LLM ベースのエージェントにツールを統合することで、単独の LLM および従来のエージェントの能力の限界を克服しました。ただし、これらのテクノロジーの結合といくつかの最先端の作品で提案された改良は、統一されていないソフトウェアアーキテクチャに続き、モジュラリティの欠如をもたらしました。実際、これらは主に機能に焦点を当て、エージェント内のコンポーネントの境界の定義を見落としており、研究者の間で用語やアーキテクチャの曖昧さを引き起こしました。本論文では、機能的およびソフトウェアアーキテクチャの観点から LLM ベースのエージェントの開発のための明確な基盤を確立する統一されたフレームワークを提案することで、これに対処しました。 当社のフレームワーク、LLM-Agent-UMF（LLM ベースのエージェント統一モデリングフレームワーク）、は、エージェントの異なるコンポーネント、つまり LLM とツールを、新たに導入された要素であるコアエージェントから区別することを明確にしています。コアエージェントは、エージェントの中心的なコーディネーターとしての役割を果たし、計画、メモリ、プロファイル、アクション、セキュリティの 5 つのモジュールから構成されており、前の作品ではしばしば無視されていた後者も含まれています。コアエージェントの内部構造の違いから、それらを受動型と能動型の分類に分けました。これに基づき、さまざまな個々のエージェントの固有の特性を組み合わせた異なるマルチコアエージェントアーキテクチャを提案しました。 評価目的のために、このフレームワークを最先端のエージェントの選択に適用し、その機能性と見落とされていたアーキテクチャの側面との整合性を示しました。さらに、提案された 4 つのアーキテクチャを徹底的に評価し、異なるエージェントをハイブリッドな能動型/受動型コアエージェントシステムに統合することで、特定のエージェントの組み合わせに伴う課題を明らかにしました。

English

The integration of tools in LLM-based agents overcame the difficulties of standalone LLMs and traditional agents' limited capabilities. However, the conjunction of these technologies and the proposed enhancements in several state-of-the-art works followed a non-unified software architecture resulting in a lack of modularity. Indeed, they focused mainly on functionalities and overlooked the definition of the component's boundaries within the agent. This caused terminological and architectural ambiguities between researchers which we addressed in this paper by proposing a unified framework that establishes a clear foundation for LLM-based agents' development from both functional and software architectural perspectives. Our framework, LLM-Agent-UMF (LLM-based Agent Unified Modeling Framework), clearly distinguishes between the different components of an agent, setting LLMs, and tools apart from a newly introduced element: the core-agent, playing the role of the central coordinator of the agent which comprises five modules: planning, memory, profile, action, and security, the latter often neglected in previous works. Differences in the internal structure of core-agents led us to classify them into a taxonomy of passive and active types. Based on this, we proposed different multi-core agent architectures combining unique characteristics of various individual agents. For evaluation purposes, we applied this framework to a selection of state-of-the-art agents, thereby demonstrating its alignment with their functionalities and clarifying the overlooked architectural aspects. Moreover, we thoroughly assessed four of our proposed architectures by integrating distinctive agents into hybrid active/passive core-agents' systems. This analysis provided clear insights into potential improvements and highlighted the challenges involved in the combination of specific agents.