MetaChain: Een volledig geautomatiseerd en codevrij framework voor LLM-agenten.

MetaChain: A Fully-Automated and Zero-Code Framework for LLM Agents

February 9, 2025

Auteurs: Jiabin Tang, Tianyu Fan, Chao Huang

cs.AI

Samenvatting

Grote Taalmodel (GTM) Agents hebben opmerkelijke capaciteiten aangetoond op het gebied van taakautomatisering en intelligente besluitvorming, wat heeft geleid tot de brede acceptatie van agentontwikkelingskaders zoals LangChain en AutoGen. Echter, deze kaders bedienen voornamelijk ontwikkelaars met uitgebreide technische expertise - een significante beperking gezien slechts 0,03% van de wereldbevolking over de benodigde programmeervaardigheden beschikt. Deze opvallende toegankelijkheidskloof roept een fundamentele vraag op: Kunnen we iedereen, ongeacht hun technische achtergrond, in staat stellen om hun eigen GTM agents te bouwen met alleen natuurlijke taal? Om deze uitdaging aan te gaan, introduceren we MetaChain - een Volledig Geautomatiseerd en sterk Zelf-Ontwikkelend kader dat gebruikers in staat stelt om GTM agents te creëren en implementeren met behulp van alleen natuurlijke taal. Werkend als een autonoom Agent Besturingssysteem, bestaat MetaChain uit vier belangrijke componenten: i) Agentische Systeem Hulpprogramma's, ii) GTM-aangedreven Uitvoerbaar Motor, iii) Zelf-Beherend Bestandssysteem, en iv) Zelf-Spel Agent Aanpassingsmodule. Dit lichtgewicht maar krachtige systeem maakt efficiënte en dynamische creatie en aanpassing van tools, agents en workflows mogelijk zonder programmeervereisten of handmatige tussenkomst. Naast zijn codevrije agentontwikkelingsmogelijkheden, fungeert MetaChain ook als een veelzijdig multi-agent systeem voor Algemene AI Assistenten. Uitgebreide evaluaties op de GAIA benchmark tonen de effectiviteit van MetaChain aan in generalistische multi-agent taken, waarbij bestaande state-of-the-art methoden worden overtroffen. Bovendien hebben de Retrieval-Augmented Generation (RAG)-gerelateerde mogelijkheden van MetaChain consequent superieure prestaties laten zien in vergelijking met vele alternatieve GTM-gebaseerde oplossingen.

English

Large Language Model (LLM) Agents have demonstrated remarkable capabilities in task automation and intelligent decision-making, driving the widespread adoption of agent development frameworks such as LangChain and AutoGen. However, these frameworks predominantly serve developers with extensive technical expertise - a significant limitation considering that only 0.03 % of the global population possesses the necessary programming skills. This stark accessibility gap raises a fundamental question: Can we enable everyone, regardless of technical background, to build their own LLM agents using natural language alone? To address this challenge, we introduce MetaChain-a Fully-Automated and highly Self-Developing framework that enables users to create and deploy LLM agents through Natural Language Alone. Operating as an autonomous Agent Operating System, MetaChain comprises four key components: i) Agentic System Utilities, ii) LLM-powered Actionable Engine, iii) Self-Managing File System, and iv) Self-Play Agent Customization module. This lightweight yet powerful system enables efficient and dynamic creation and modification of tools, agents, and workflows without coding requirements or manual intervention. Beyond its code-free agent development capabilities, MetaChain also serves as a versatile multi-agent system for General AI Assistants. Comprehensive evaluations on the GAIA benchmark demonstrate MetaChain's effectiveness in generalist multi-agent tasks, surpassing existing state-of-the-art methods. Furthermore, MetaChain's Retrieval-Augmented Generation (RAG)-related capabilities have shown consistently superior performance compared to many alternative LLM-based solutions.