MetaGraph: Constructing graph-based agents through meta-programming

Abstract

Existuje mnoho frameworků pro tvorbu agentů založených na LLM. Je- jich API je však často obtížné na použití. Tato práce vychází z myšlenky, že nejlepší způsob, jak popsat proces, je prostřednictvím kódu, a představuje metaprogramovací framework MetaGraph. Tento framework vytváří agenty LangGraph tak, že parsuje Python kód a převádí jej do podoby grafu. Je ukázáno, že tento přístup je zcela funkční, avšak hodí se především pro pro- cesy podobné procedurálnímu programování, zatímco procesy s nelineární strukturou se modelují hůře a vyžadují konstrukce podobné příkazu "goto".

There are many frameworks for creation of LLM-based agents. How- ever, their API tends to be hard to work with. This thesis builds upon the idea that the best way how to describe a workflow is code and introduces the MetaGraph metaprogramming framework. The framework creates Lang- Graph agents by parsing Python code and transforming it into a graph. It is shown that while this approach is completely valid, it is suited mostly for workflows that are akin to procedural programming, while workflows that are non-linear in nature are harder to model and require goto-like constructs.