GraphTrafficGPT: Enhancing Traffic Management Through Graph-Based AI Agent Coordination

📄 arXiv: 2507.13511v1 📥 PDF

作者: Nabil Abdelaziz Ferhat Taleb, Abdolazim Rezaei, Raj Atulkumar Patel, Mehdi Sookhak

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-17

💡 一句话要点

GraphTrafficGPT：通过图结构AI Agent协同增强交通管理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 智能交通管理 大型语言模型 图神经网络 任务调度 多Agent系统

📋 核心要点

  1. 现有TrafficGPT等交通管理系统采用链式结构，存在任务串行执行、token消耗高和可扩展性差等问题。
  2. GraphTrafficGPT将任务依赖关系建模为图，利用大脑Agent协调多个专业Agent并行执行，实现动态资源分配。
  3. 实验表明，GraphTrafficGPT在token消耗、响应延迟和多查询效率方面均优于TrafficGPT。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在智能交通管理方面展现出巨大潜力。然而，现有的基于链式结构的系统，如TrafficGPT，由于顺序任务执行、高token消耗和较差的可扩展性而受到限制，使其在复杂的现实场景中效率低下。为了解决这些局限性，我们提出了GraphTrafficGPT，一种新颖的基于图的架构，从根本上重新设计了LLM驱动的交通应用的任务协调过程。GraphTrafficGPT将任务及其依赖关系表示为有向图中的节点和边，从而实现高效的并行执行和动态资源分配。该模型的核心思想是使用一个大脑Agent来分解用户查询，构建优化的依赖图，并协调一个由专门Agent组成的网络，用于数据检索、分析、可视化和仿真。通过引入先进的上下文感知token管理并支持并发多查询处理，该架构能够处理现代城市交通环境中常见的相互依赖的任务。实验结果表明，与TrafficGPT相比，GraphTrafficGPT降低了50.2%的token消耗和19.0%的平均响应延迟，同时支持并发多查询执行，效率提高了23.0%。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于链式结构的交通管理系统，如TrafficGPT，在处理复杂交通场景时效率低下。其主要痛点在于任务的串行执行方式导致响应延迟高，token消耗大，且难以扩展以支持大规模并发查询。这些限制阻碍了LLM在智能交通管理中的应用。

核心思路：GraphTrafficGPT的核心思路是将交通管理任务及其依赖关系建模为有向图。通过图结构，可以清晰地表示任务之间的依赖关系，并利用图算法进行任务调度和资源分配，从而实现任务的并行执行，降低响应延迟，提高资源利用率。

技术框架：GraphTrafficGPT的整体架构包含以下几个主要模块：1) 大脑Agent：负责接收用户查询，将其分解为多个子任务，并构建任务依赖图。2) 专业Agent网络：由多个专门的Agent组成，每个Agent负责特定的任务，如数据检索、分析、可视化和仿真。3) 图调度器：根据任务依赖图和资源可用情况，动态地调度任务的执行顺序和资源分配。4) 上下文感知Token管理器：负责管理和优化token的使用，降低token消耗。

关键创新：GraphTrafficGPT的关键创新在于其基于图的任务协调机制。与传统的链式结构相比，图结构能够更好地表示任务之间的依赖关系，并支持任务的并行执行。此外，大脑Agent的引入实现了任务的自动分解和依赖图的构建，降低了人工干预的成本。上下文感知Token管理器则有效地降低了token消耗，提高了系统的效率。

关键设计：GraphTrafficGPT的关键设计包括：1) 任务依赖图的构建：大脑Agent利用LLM的推理能力，根据用户查询自动识别任务之间的依赖关系，并构建任务依赖图。2) 图调度算法：采用基于优先级的图调度算法，根据任务的优先级和资源可用情况，动态地调度任务的执行顺序。3) 上下文感知Token管理策略：根据任务的上下文信息，动态地调整token的使用策略，例如，对于不重要的任务，可以减少token的使用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GraphTrafficGPT在多个方面优于TrafficGPT。具体来说，GraphTrafficGPT降低了50.2%的token消耗，平均响应延迟降低了19.0%，同时支持并发多查询执行，效率提高了23.0%。这些数据表明，GraphTrafficGPT在处理复杂交通场景时具有更高的效率和可扩展性。

🎯 应用场景

GraphTrafficGPT可应用于智能交通管理、城市规划、应急响应等领域。通过优化交通流量、减少拥堵、提高出行效率，能够显著提升城市居民的生活质量。此外，该技术还可用于交通仿真和预测，为交通政策制定提供科学依据，并为自动驾驶车辆提供更智能的导航服务。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) offer significant promise for intelligent traffic management; however, current chain-based systems like TrafficGPT are hindered by sequential task execution, high token usage, and poor scalability, making them inefficient for complex, real-world scenarios. To address these limitations, we propose GraphTrafficGPT, a novel graph-based architecture, which fundamentally redesigns the task coordination process for LLM-driven traffic applications. GraphTrafficGPT represents tasks and their dependencies as nodes and edges in a directed graph, enabling efficient parallel execution and dynamic resource allocation. The main idea behind the proposed model is a Brain Agent that decomposes user queries, constructs optimized dependency graphs, and coordinates a network of specialized agents for data retrieval, analysis, visualization, and simulation. By introducing advanced context-aware token management and supporting concurrent multi-query processing, the proposed architecture handles interdependent tasks typical of modern urban mobility environments. Experimental results demonstrate that GraphTrafficGPT reduces token consumption by 50.2% and average response latency by 19.0% compared to TrafficGPT, while supporting simultaneous multi-query execution with up to 23.0% improvement in efficiency.