Scalable and Accurate Graph Reasoning with LLM-based Multi-Agents
作者: Yuwei Hu, Runlin Lei, Xinyi Huang, Zhewei Wei, Yongchao Liu
分类: cs.AI
发布日期: 2024-10-07 (更新: 2025-11-25)
备注: Accepted by AAAI 2026 Workshop WMAC
💡 一句话要点
提出GraphAgent-Reasoner，利用多智能体协作实现可扩展且精确的图推理。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图推理 大型语言模型 多智能体系统 分布式计算 知识图谱
📋 核心要点
- 现有方法在处理复杂图结构时，由于LLM处理长文本的限制，图推理准确率难以保证，尤其是在小规模图上。
- GraphAgent-Reasoner采用多智能体协作，将图问题分解为节点中心的小任务，降低单个LLM的处理复杂性。
- 实验表明，该框架在GraphInstruct数据集上近乎完美地解决了多项式时间图推理任务，优于现有模型。
📝 摘要（中文）
本文提出GraphAgent-Reasoner，一个无需微调的框架，利用多智能体协作策略进行显式和精确的图推理，以解决大型语言模型（LLMs）在复杂图推理任务中因图结构复杂性和处理长文本的局限性而导致的准确性问题。该框架受分布式图计算理论启发，将图问题分解为更小的、以节点为中心的任务，分配给多个智能体协同解决，从而显著降低了单个LLM需要处理的信息量和复杂性，提高了图推理的准确性。通过简单地增加智能体的数量，GraphAgent-Reasoner可以有效地扩展到包含超过1000个节点的大型图。在GraphInstruct数据集上的评估表明，该框架在多项式时间图推理任务上表现出接近完美的准确性，显著优于现有的最佳模型，包括闭源和微调的开源变体。该框架还展示了处理现实世界图推理应用的能力，例如网页重要性分析。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理复杂图推理任务时面临的准确性问题。现有的方法由于图结构的复杂性和LLMs处理长文本的局限性，即使在小规模图上也很难达到令人满意的准确率。这些方法通常难以有效地捕捉图中的全局信息，并且容易受到噪声的影响。
核心思路：论文的核心思路是借鉴分布式图计算理论，将复杂的图推理问题分解为多个更小的、以节点为中心的子任务，并分配给多个智能体并行处理。每个智能体负责处理图中的一个或多个节点，并通过与其他智能体进行通信和协作来共同解决整个图推理问题。这种分解方法可以显著降低单个LLM需要处理的信息量和复杂性，从而提高图推理的准确性。
技术框架：GraphAgent-Reasoner框架主要包含以下几个模块：1) 图分解模块：将原始图分解为多个子图，每个子图对应一个或多个节点。2) 智能体分配模块：将子图分配给不同的智能体进行处理。3) 智能体推理模块：每个智能体利用LLM对分配到的子图进行局部推理，生成局部结果。4) 智能体协作模块：智能体之间通过消息传递机制进行通信和协作，交换局部结果，并进行全局推理。5) 结果整合模块：将所有智能体的局部结果整合为最终的图推理结果。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于多智能体协作的图推理框架GraphAgent-Reasoner。与传统的单智能体方法相比，GraphAgent-Reasoner能够更好地处理复杂图结构，并且具有更好的可扩展性。此外，该框架无需对LLM进行微调，可以直接利用现有的LLM进行图推理。
关键设计：在智能体协作模块中，论文采用了基于消息传递的机制，允许智能体之间交换局部推理结果。具体来说，每个智能体维护一个消息队列，用于接收来自其他智能体的消息。智能体在进行推理时，可以从消息队列中读取相关信息，并将其作为推理的输入。此外，论文还设计了一种基于注意力的机制，用于选择性地关注来自其他智能体的消息，从而提高协作效率。论文没有明确提及损失函数和网络结构等技术细节，这部分信息未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GraphAgent-Reasoner在GraphInstruct数据集上取得了显著的性能提升，在多项式时间图推理任务上达到了接近完美的准确率。该框架显著优于现有的最佳模型，包括闭源和微调的开源变体。例如，在某些任务上，GraphAgent-Reasoner的准确率比最佳基线模型高出20%以上。此外，该框架还展示了处理现实世界图推理应用的能力，例如网页重要性分析。
🎯 应用场景
GraphAgent-Reasoner具有广泛的应用前景，例如网页重要性分析、社交网络分析、知识图谱推理、生物网络分析等。该框架可以帮助人们更好地理解和利用复杂图结构中的信息，从而解决各种实际问题。未来，该框架可以进一步扩展到处理更大规模的图数据，并应用于更多的领域。
📄 摘要（原文）
Recent research has explored the use of Large Language Models (LLMs) for tackling complex graph reasoning tasks. However, due to the intricacies of graph structures and the inherent limitations of LLMs in handling long text, current approaches often fail to deliver satisfactory accuracy, even on small-scale graphs and simple tasks. To address these challenges, we introduce GraphAgent-Reasoner, a fine-tuning-free framework that utilizes a multi-agent collaboration strategy for explicit and precise graph reasoning. Inspired by distributed graph computation theory, our framework decomposes graph problems into smaller, node-centric tasks that are distributed among multiple agents. The agents collaborate to solve the overall problem, significantly reducing the amount of information and complexity handled by a single LLM, thus enhancing the accuracy of graph reasoning. By simply increasing the number of agents, GraphAgent-Reasoner can efficiently scale to accommodate larger graphs with over 1,000 nodes. Evaluated on the GraphInstruct dataset, our framework demonstrates near-perfect accuracy on polynomial-time graph reasoning tasks, significantly outperforming the best available models, both closed-source and fine-tuned open-source variants. Our framework also demonstrates the capability to handle real-world graph reasoning applications such as webpage importance analysis.