近年来，大型语言模型（LLM）在多种任务中展示了显著的性能，包括具体规划和行动、问答或对话以及一般问题解决。然而，要将LLM应用于现实世界中的通用智能体任务，仍存在两个挑战：一是遵守程序性要求，二是智能体的可访问性和易用性。现有的智能体框架没有遵循明确的推理程序，且基于代码的智能体依赖于为特定任务定制的API平台，这通常需要许多代码示例，可能难以产生。
用户将任务分解为代表“思考过程”的子任务（节点），并为这些子任务（节点）创建提示。在AgentKit中，子任务（节点）可以以不同的方式设计和组装，以实现多样化的功能，类似于乐高积木。
为了克服这些挑战，提出了AgentKit并开源，这是一个为组装简单自然语言子任务而设计的LLM提示框架，以解决复杂任务。AgentKit的基本构建单元是“节点”，每个节点包含针对特定子任务的自然语言提示。用户可以将这些节点串联起来，形成节点链，以明确实施一个自然结构化的思考过程。AgentKit的节点可以以不同的方式设计和组合，实现多种高级功能，如即时的层次化规划、反思和从交互中学习。AgentKit中的每个节点都接收其依赖项的输出，并输出一个字符串来完成一个预定义的子任务。橙色组件（After-query）是可选的，并且可以通过AgentKit API进行最小的编程定制。左侧：节点内的评估过程由compose（组合）和after-query（查询后）组成。右侧：在推理期间可以动态添加/移除节点。例如，节点n7的after-query操作会根据LLM对节点查询的肯定或否定回答，添加一个条件节点n+/n−。这引发了条件分支。
AgentKit的设计允许动态添加和移除节点及依赖关系，形成动态有向无环图（DAG），并在推理时通过遍历DAG来计算每个节点的LLM结果。此外，AgentKit提供了一个中心数据库，使用户可以将任务规格、指令和当前游戏观察传递给图中的每个节点，并允许节点存储和传递永久信息。由AgentKit驱动的示例智能体，为了节省空间，节点名称被缩写。(a) 在游戏中的每一步，三个总结节点（绿色）ns-obs、ns-plan、ns-action 分别总结当前步骤的观察、计划和行动。(b) 在步骤 T 时，所有规划节点（蓝色）接收 oT−1、oT 和手册 I 作为输入，并输出 3 个子目标和一个技能 sT。nreflect 反思最近 25 步的总结，而 nchallenge、ngate 决定是否将步骤 (T − 1) 的子目标延续或更新。(c) 每 3 步在技能 sT 下，(nfeed 紫色) 反思所有在 sT 下的游戏历史，并为规划器 (b) 生成一个特定技能的反馈。(d) 每一步 T，nkb-add（灰色）检查 oT−1、oT 和 I 以从 Lunk 中识别新信息。nunknown 通过识别当前子目标从 I 中缺少的信息来添加到 Lunk。
通过AgentKit实现的智能体在Crafter游戏和WebShop任务上实现了最先进的性能。在Crafter游戏中，AgentKit实现了层次化规划、短期反思、长期反思和从交互中学习的能力。左侧三列：在Crafter游戏中的一个示例轨迹。不同的节点在规划、反思、反馈和知识发现方面协同工作，以完成前11步并成功制作桌子。通过环境交互和错误识别/纠正，智能体发现了两个关于“每次Do动作所需木材”和“制作桌子所需木材”的信息片段，这些信息最初在说明书中被省略了。右侧列：游戏结束时，智能体采取的所有动作（分类为移动、Do—互动、制作）的分布，针对技能库中的每项技能。基于技能名称，动作分布与人类预期相符。
在WebShop任务中，AgentKit设计了一个零样本智能体，不依赖于人类轨迹的示例，而是通过定制节点来完成任务。
智能体在WebShop上与基线系统的对比。为了节省成本，报告了WebShop前100个样本的得分。AgentKit在使用GPT-4和成本更低的GPT-4-turbo时都达到了最先进的性能。
AgentKit: Flow Engineering with Graphs, not Codinghttps://arxiv.org/pdf/2404.11483.pdfhttps://github.com/holmeswww/AgentKit
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