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

AGORA：基于图编排引擎的统一语言Agent算法框架，促进可复现研究

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

关键词: 语言Agent 图编排引擎 可复现研究 模块化架构 评估框架

📋 核心要点

  1. 现有语言Agent开发面临工程量大、缺乏标准组件和公平评估框架等挑战。
  2. AGORA框架通过图编排引擎、模块化设计和可复用算法库，简化Agent开发流程。
  3. 实验表明，复杂推理方法虽能增强Agent能力，但简单方法如CoT在低开销下表现稳健。

📝 摘要（中文）

本文提出Agent Graph-based Orchestration for Reasoning and Assessment (AGORA)，一个灵活且可扩展的框架，旨在解决语言Agent开发中的工程负担、缺乏标准化组件以及评估框架不足等问题。AGORA包含三个关键贡献：(1) 模块化架构，具有基于图的工作流引擎、高效的内存管理和清晰的组件抽象；(2) 一套全面的可重用Agent算法，实现了最先进的推理方法；(3) 一个严格的评估框架，能够跨多个维度进行系统比较。通过在数学推理和多模态任务上的大量实验，评估了不同LLM上的各种Agent算法，揭示了它们相对优势和适用性的重要见解。结果表明，虽然复杂的推理方法可以增强Agent的能力，但像Chain-of-Thought这样更简单的方法通常表现出稳健的性能，且计算开销显著降低。AGORA不仅简化了语言Agent的开发，还通过标准化的评估协议为可复现的Agent研究奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有语言Agent的开发存在诸多痛点，包括：大量的工程实现工作，缺乏标准化的组件导致重复开发，以及缺乏统一的评估框架，难以对不同Agent进行公平的比较和分析。这些问题阻碍了语言Agent技术的快速发展和广泛应用。

核心思路：AGORA的核心思路是提供一个模块化、可扩展的框架，通过图编排引擎来统一不同的Agent算法，并提供标准化的评估流程。这样可以降低Agent开发的门槛，促进算法的复用和比较，最终推动语言Agent研究的进步。

技术框架：AGORA框架主要包含以下几个核心模块：(1) 图编排引擎：用于定义和执行Agent的工作流程，支持灵活的组件组合和算法定制。(2) 模块化组件库：提供了一系列可重用的组件，包括记忆模块、推理模块、工具模块等，方便开发者快速构建Agent。(3) 评估框架：提供了一套标准化的评估指标和数据集，用于对Agent的性能进行全面评估。(4) 算法库：集成了多种先进的Agent算法，例如Chain-of-Thought、Self-Ask等，方便开发者进行实验和比较。

关键创新：AGORA的关键创新在于其基于图的编排引擎，它允许开发者以图形化的方式定义Agent的工作流程，从而极大地提高了Agent开发的灵活性和可扩展性。此外，AGORA还提供了一套全面的可重用组件和评估框架，为Agent研究提供了标准化的平台。

关键设计：AGORA的图编排引擎允许用户自定义节点和边，每个节点代表一个Agent组件（例如，记忆模块、推理模块），边代表组件之间的数据流。框架支持多种推理算法，并允许用户自定义损失函数和评估指标。具体参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和Agent算法。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，AGORA框架能够有效地支持多种Agent算法的实现和评估。在数学推理任务和多模态任务上，AGORA评估了不同LLM上的各种Agent算法，揭示了它们相对优势和适用性。结果表明，虽然复杂的推理方法可以增强Agent的能力，但像Chain-of-Thought这样更简单的方法通常表现出稳健的性能，且计算开销显著降低。

🎯 应用场景

AGORA框架可广泛应用于智能客服、自动化报告生成、智能助手等领域。通过简化Agent开发流程和提供标准化的评估方法，AGORA有望加速语言Agent技术在各行业的落地应用，并推动人机交互方式的革新。未来，AGORA可以扩展到支持更多模态的数据输入和输出，例如图像、语音等，从而实现更强大的多模态Agent。

📄 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.