内容纲要
LLM 在复杂任务解决中显示出巨大潜力，但目前 LLM Agent 通常需要手动设计工作流来指导其操作，这需要大量人力和专业知识。
论文提出了 AutoFlow 框架，可以自动为LLM Agent 生成工作流，减少人工设计工作流的需求。
🧠AutoFlow 框架核心🧠
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目标: 自动为 LLM Agent 生成优化的工作流，适用于开源和专有 LLM。
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两种主要方法:
-- 基于微调的方法 (用于开源 LLM)
-- 基于上下文学习的方法 (用于专有 LLM) -
共同流程:
-- 输入: 示例工作流和任务描述
-- 生成: LLM 生成初始工作流
-- 执行与评估: 解释器 LLM 执行工作流并评估性能
-- 优化: 基于性能反馈改进工作流
-- 迭代: 重复以上步骤直至达到最优结果 -
关键区别:
-- 微调方法通过更新模型参数优化工作流
-- 上下文学习方法通过在提示中包含性能反馈引导优化 -
框架优势:
-- 自动化工作流生成，减少人工设计需求
-- 适应不同类型的 LLM
-- 能根据任务性能动态调整工作流
🧪实验和结果🧪
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在 OpenAGI 基准数据集上进行了实验
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比较了零样本学习、链式思考、少样本学习、CoRE 和 AutoFlow 等方法
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使用 Mixtral-8x7B (开源) 和 GPT-4 (专有) 作为 LLM
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AutoFlow 生成的工作流在性能上显著优于基线方法
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当使用不同的 LLM 作为工作流生成器和解释器时，可能产生协同效应
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2407.12821
