GenAgent: Aufbau kollaborativer KI-Systeme mit automatisierter Workflow-Generierung – Fallstudien zu ComfyUI

Viele frühere KI-Forschungen konzentrierten sich darauf, monolithische Modelle zu entwickeln, um deren Intelligenz und Leistungsfähigkeit zu maximieren, mit dem Hauptziel, die Performance bei spezifischen Aufgaben zu verbessern. Im Gegensatz dazu untersucht dieses Papier einen alternativen Ansatz: kollaborative KI-Systeme, die Workflows verwenden, um Modelle, Datenquellen und Pipelines zu integrieren, um komplexe und vielfältige Aufgaben zu lösen. Wir stellen GenAgent vor, ein auf LLM basierendes Framework, das automatisch komplexe Workflows generiert und im Vergleich zu monolithischen Modellen größere Flexibilität und Skalierbarkeit bietet. Die Kerninnovation von GenAgent liegt darin, Workflows mittels Code darzustellen sowie Workflows schrittweise mit kollaborativen Agenten zu erstellen. Wir implementieren GenAgent auf der ComfyUI-Plattform und schlagen einen neuen Benchmark namens OpenComfy vor. Die Ergebnisse zeigen, dass GenAgent in sowohl run-level als auch task-level Evaluierungen die Basisansätze übertrifft und seine Fähigkeit demonstriert, komplexe Workflows mit überlegener Effektivität und Stabilität zu generieren.