多智能体框架突破知识图谱界限 预测本文命运 GraphAgent AI

简介

香港大学黄超教授团队近年来专注于多智能体框架在自然语言处理和科学计算领域的应用，近期提出了多智能体自动化框架GraphAgent，可自动构建和解析知识图谱中的复杂语义网络，为各类预测和生成任务提供强有力的支持。

GraphAgent的核心在于其图生成、任务规划和任务执行三大智能体的高效协同。它巧妙地融合了大语言模型与图语言模型的优势，成功连接了结构化图数据与非结构化文本数据，在文本总结与关系建模方面取得了显著进展。

更令人惊喜的是，在预测性任务（如节点分类）和生成性任务（如文本生成）上，GraphAgent仅以8B参数规模就达到了与Gemini等大规模封闭源模型相媲美的性能水平。尤其在零样本学习和跨域泛化等复杂场景中，GraphAgent更是展现出了其独特的优势。

有趣的是，该团队还将GraphAgent应用于学术本文评审场景，仅基于本文评审意见（Reviews），就能帮助作者更好地评估本文的录取可能性，为Rebuttal回应提供有力参考。

应对复杂数据挑战

现实世界的数据往往呈现双重特性：既有结构化的图连接数据，也有非结构化的文本与视觉信息。这些数据中蕴含的关系网络也分为显式的连接关系（如社交网络互动）和隐式的语义依赖（常见于知识图谱）。

这其中蕴含着三大核心挑战：

• 异构数据融合：如何有效地整合多种形式的信息？例如，学术网络中，本文间的引用构成图结构，而标题、摘要则蕴含着丰富的语义。
• 多层次关系理解：如何深入理解多维度的关联实的语义描述，整合相关上下文信息，构建完整的知识联系，采用动态迭代更新机制，持续深化和拓展知识内容，最终形成语义完备的知识图谱。
  

  任务规划智能体

  任务规划智能体作为框架的决策核心，通过精密的三阶段处理机制完成复杂任务的规划与分解。

  1）意图识别与任务制定

  深度解析用户查询，提取核心意图，将任务分类为预定义图预测、开放图预测和自由生成任务。

  2）图结构标准化处理

  运用专业图构建工具进行结构转换，同步处理显式关系图与语义知识图，建立标准化的异构图表示体系。

  3）图文特征融合

  结合预训练文本编码器与图神经网络，构建双层编码体系，生成文本语义与图结构的联合表示，为下游任务提供丰富的特征支持。

  图动作智能体

  图动作智能体是框架的核心执行单元，通过创新的三维处理架构，实现任务的精准执行与性能优化。

  1）智能化任务处理机制

  针对不同类型任务采用差异化处理策略，灵活调用预训练模型或设计定制网络，充分利用图结构和语义信息的优势，实现任务的精准执行。

  2）知识增强图推理

  将预先构建的语义知识图谱整合到任务执行过程中，通过图推理机制引入外部知识，提升模型对复杂关系的理解和推断能力。

  3）图强化机制

  采用图强化学习技术，对图的结构和语义信息进行交互式探索和优化，进一步增强模型在复杂场景下的执行效率和泛化能力。

  在本文评审场景中的应用

  除了在预测性任务和生成性任务中的出色表现外，GraphAgent还被应用于学术本文评审场景，仅基于本文评审意见（Reviews），就能帮助作者更好地评估本文的录取可能性，为Rebuttal回应提供有力参考。

  GraphAgent首先将评审意见转换成结构化的语义知识图谱，然后通过图推理机制，挖掘评审意见中隐含的逻辑关系和证据链，进一步分析本文的优点和不足。最后，基于知识图谱中的信息，GraphAgent为作者提供本文录取可能性预测，并给出Rebuttal回应建议，帮助作者更深入地理解评审意见，提升本文的录取可能性。

  结论

  GraphAgent多智能体自动化框架通过三大智能体的协同配合，有效融合图结构与语义信息，在预测性任务和生成性任务中取得了显著的进展。其在本文评审场景中的应用也展现了其在实际场景中的落地潜力。

  未来，研究团队计划继续完善GraphAgent，探索其在更多复杂任务中的应用，进一步提升其在科学计算和自然语言处理领域的价值。