上海 AI Lab 提出 GenAgent | 使用自动工作流程生成构建协作AI 系统-ComfyUl 上的案例研究 ！

主要观点总结

本文介绍了一种名为GenAgent的框架，该框架使LLM代理能够通过生成工作流自动设计协作AI系统。作者提出用代码表示工作流，并在ComfyUI平台上实现了GenAgent。通过OpenComfy基准测试，GenAgent在生成复杂、有效和稳定的工作流方面表现出色，实现了高效的协作AI系统设计。

关键观点总结

关键观点1: GenAgent框架的介绍及目标

GenAgent是一个使LLM代理能够自动设计协作AI系统的框架。其核心思想是用代码表示工作流，并通过多个协作代理逐步构建工作流，以解决更复杂和多样化的任务。

关键观点2: GenAgent的实现方式

作者在ComfyUI平台上实现了GenAgent。ComfyUI提供了一个灵活的界面，允许用户通过构建工作流程来执行各种生成任务。GenAgent通过解析这些工作流程并将其转换为代码表示，然后利用LLM的能力生成新的工作流程。

关键观点3: GenAgent的评估方法

作者提出了OpenComfy基准测试来评估GenAgent的有效性。该基准测试包含多种任务，涵盖了图像编辑、视频生成等不同类型的生成任务。通过比较GenAgent与其他基准代理的性能，结果显示GenAgent在生成复杂、有效和稳定的工作流方面表现出色。

关键观点4: GenAgent的应用前景

作者认为，只要提供统一的接口，GenAgent就可以应用于设计任何协作AI系统，提供了一个实现通用任务和实现AGI的潜在解决方案。

文章预览

备注好友： 方向-学校/公司-姓名/昵称 【AIGC 先锋科技】交流群 许多以前的 AI 研究侧重于开发单模型以最大化其智能和能力，主要目标是提高特定任务上的性能。相比之下，本文探索了另一种方法：使用工作流来整合模型、数据来源和 Pipeline 以解决复杂和多样化的任务。 作者引入了 GenAgent ，这是一种基于 LLM 的框架，可自动生成复杂的工作流，与单模型相比具有更大的灵活性和可扩展性。 GenAgent 的核心创新在于同时表示工作流代码和逐步构建协作代理的工作流程。 作者在 ComfyUI 平台上实现 GenAgent，并提出了一个新的基准测试 OpenComfy 。 结果表明，在运行级和任务级评估中，GenAgent 都优于 Baseline 方法，展示出其生成复杂工作流的卓越效果和稳定性。 该工作的项目页面位于 https://xyqwq.github.io/GenAgent。 1 Introduction 近期AI的发展被日益重要的协作AI ………………………………