MyAG：基于图的可组合LLM Agent系统框架

背景

随着大语言模型（LLM）能力的快速提升，基于 LLM 的智能体（Agent）系统在自动化任务、对话交互、工具调用等场景中展现出巨大潜力。然而，设计可组合、可分析且可复用的 Agent 系统仍然面临挑战：不同模块（如环境、工具、策略）之间的耦合度高，执行流程难以灵活变更，运行时的行为也缺乏有效的监控和可视化手段。现有框架往往将组件定义、执行流程和搜索策略混在一起，导致用户难以在保证性能的同时进行高效的权衡分析。针对这一问题，研究者提出了 MyAG——一个基于图（Graph）的可组合 LLM Agent 系统设计与分析框架。

核心内容

MyAG 框架将 Agent 系统的构建分离为三个独立的图抽象：

1. 组件图（Component Graph）：用于表示 Agent、环境和模块（如工具、知识库、记忆单元等）。组件图中的节点代表具体的功能实体，边代表它们之间的依赖或交互关系。这使得不同组件可以独立开发、替换和复用。

2. 工作流图（Workflow Graph）：用于控制执行流程。工作流图定义了组件之间如何按顺序或条件进行调用，例如串行执行、并行分支、循环等控制结构。用户可以通过修改工作流图来调整策略，而无需改动底层组件。

3. 搜索图（Search Graph）：用于运行时执行。搜索图记录了实际执行过程中的状态空间、决策点和回溯路径，支持在运行时动态选择或探索不同的执行分支。搜索图是一个有向无环图（DAG），其节点代表执行状态，边代表动作或推理步骤。

这三个图的分离设计带来了关键好处：用户可以在不修改组件的情况下，通过更换工作流图或搜索图来实验不同的策略，从而实现灵活的复用。

此外，MyAG 支持层次化组合（Hierarchical Composition）：通过递归系统节点，一个 Agent 系统本身可以作为组件被嵌套到更大的系统中。例如，一个复杂的多 Agent 协作系统可以内嵌多个子 Agent 系统，每个子系统拥有自己的组件图、工作流图和搜索图。

框架还提供了监控与可视化工具（Monitoring and Visualization Tools），用于在运行时检查 Agent 的执行状态、分析性能瓶颈、观察搜索路径等。这些工具可以帮助开发者理解系统行为，并对性能效率进行权衡分析。

在实验部分，论文在多个代表性 Agent 应用（如工具使用、问答、任务规划）上验证了 MyAG 的灵活性，结果表明框架能够支持多样化的 Agent 系统设计，并帮助分析不同执行策略下的性能-效率权衡。MyAG 已完全开源发布。

关键要点

• MyAG 是一个基于图的框架，通过三个分离的图抽象（组件图、工作流图、搜索图）来解耦 Agent 系统的不同关注点。
• 组件图封装功能实体（Agent、环境、模块），支持独立开发和复用。
• 工作流图定义执行控制逻辑，允许灵活调整策略而不改组件。
• 搜索图记录运行时执行路径，支持动态探索和回溯。
• 框架支持层次化组合，通过递归系统节点构建嵌套的多 Agent 系统。
• 内置监控与可视化工具，便于实时检查执行状态和进行性能分析。
• 实验在多个典型应用场景上展示了框架的灵活性和对性能-效率权衡的分析能力。
• 项目完全开源，社区可自由使用和扩展。

意义与影响

MyAG 提出的三图分离架构为 LLM Agent 系统的设计与分析提供了一个清晰、模块化的方法论。其核心价值在于将“是什么”（组件）、“怎么做”（工作流）和“怎么探索”（搜索）彻底解耦，这在实际工程中大幅降低了修改和实验的成本。层次化组合能力进一步适应了复杂多 Agent 协作场景的需求。此外，监控可视化工具填补了当前多数 Agent 框架在可观察性方面的空白，有助于研究人员和工程师深入理解 Agent 行为、诊断问题并优化性能。作为一个完全开源的项目，MyAG 有望成为未来 Agent 系统研究和开发的基础设施之一，推动可组合、可分析 Agent 范式的进一步演进。