GraphBit：決定論的なグラフベースAIエージェント・オーケストレーションフレームワークが既存手法を大幅に上回る性能を実現

要約

研究者らは、従来のAIエージェントフレームワークが抱えるハルシネーションによる誤ったルーティング、無限ループ、実行結果の再現性不足といった根本的問題を解決する新しいフレームワーク「GraphBit」を発表した。従来の手法では、LLM自身がワークフローの遷移を決定するプロンプトベースのオーケストレーションを採用していたが、GraphBitは有向非環グラフ（DAG）を使用してワークフローを明示的かつ決定論的に定義する。エージェントは型付き関数として動作し、Rust製エンジンがルーティング、状態遷移、ツール呼び出しを管理することで、再現性と監査可能性を保証する。システムは並列分岐実行、構造化状態述語による条件制御フロー、設定可能なエラー回復機能を提供する。特徴的なのは、一時的なスクラッチスペース、構造化状態、外部コネクタからなる3層メモリアーキテクチャで、これにより段階間のコンテキストを分離し、長時間実行パイプラインで推論能力を低下させる連鎖的なコンテキスト肥大化を防ぐ。GAIAベンチマークにおいて、ツールなし、ドキュメント拡張、Web対応ワークフローを含む各タスクでテストした結果、GraphBitは6つの既存フレームワークを上回り、最高精度67.6%、フレームワーク由来のハルシネーション0件、最低レイテンシ11.9ms、最高スループットを達成した。