GraphTeam:基于多智能体协作的图分析大模型,显著提升图分析任务性能

GraphTeam 利用多智能体协作进行图分析,准确率提升 25.85%,显著优于现有方法。

原文标题:GraphTeam: 基于多智能体协作的图分析大模型,平均准确率提升了 25.85%!!

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

GraphTeam 是一种基于多智能体协作的图分析大模型,它有效解决了现有基于大模型的图分析方法的局限性。GraphTeam 模拟人类解决问题的策略,通过五个具有不同专长的智能体协同工作,完成图分析任务。

GraphTeam 的核心是三个功能模块:输入输出规范化模块、外部知识检索模块和问题解决模块。问题智能体和答案智能体负责规范化输入输出;检索智能体负责从知识库中检索相关信息;编码智能体负责生成并运行 Python 代码获取答案,推理智能体则在编码失败时进行逻辑推理。

实验结果表明,GraphTeam 在六个图分析基准上平均准确率提升了 25.85%,显著优于现有方法,尤其是在处理复杂任务和特殊格式需求时表现出色。消融实验也证明了编码智能体和知识检索模块的重要性。

怜星夜思:

1、GraphTeam 的多智能体协作机制与传统的图神经网络(GNN)方法相比,有哪些优势?
2、GraphTeam 中的知识检索模块是如何工作的?它使用什么样的知识库?
3、GraphTeam 的未来发展方向有哪些?如何进一步提升其性能和效率?

原文内容

来源:深度图学习与大模型LLM

本文约1500字,建议阅读5分钟

本文介绍了基于多智能体协作的图分析大模型。


1. 引言


在处理复杂关系数据时,图结构被广泛应用于社交网络、城市计算等领域。然而,尽管大模型在众多领域展现了强大性能,现有基于大模型的图分析方法仍存在明显局限性:一类方法依赖图神经网络(GNN)完成特定任务,迁移性差;另一类方法完全依赖大模型的内部推理能力,表现有限。

为解决上述问题,本文提出了一种多智能体系统 GraphTeam。该系统模拟人类问题解决策略(如类比与协作),通过多个具有不同专长的智能体协同工作,有效完成图分析任务。实验表明,GraphTeam 在六个图分析基准上平均准确率提升了 25.85%,显著好于现有方法。这一研究为图分析领域带来了新思路,同时展示了大模型在多智能体协作中的潜力。

2. 基本信息


  • 标题:GraphTeam: Facilitating Large Language Model-based Graph Analysis via Multi-Agent Collaboration
  • 作者及单位:
    • Xin Li*, Qizhi Chu*, Yubin Chen*, Yang Liu, Yaoqi Liu, Zekai Yu (Beijing University of Posts and Telecommunications)
    • Weize Chen, Chen Qian (Tsinghua University)
    • Yubin Chen (The Chinese University of Hong Kong)
  • 论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.18032
  • 代码链接:https://github.com/BUPT-GAMMA/GraphTeam


3. 研究背景


3.1 当前问题

图分析任务在 AI 领域得到了广泛研究,其应用场景包括社交网络、动态图建模等。然而,现有方法存在以下不足:

  1. 结合 GNN 的方法:
    • 这些方法通常针对特定任务(如节点分类)进行优化,通用性较差。
    • 例如,GraphGPT 和 GraphTranslator 通过 GNN 编码节点,再将其嵌入大模型的表示空间,但这些方法难以推广到多样化任务。
  2. 仅使用大模型的方式:
    • 这类方法将图结构展平为文本描述,完全依赖大模型的推理能力。然而,大模型在处理复杂图分析任务时表现不佳。

3.2 研究目标

为克服上述问题,作者受到人类协作与问题解决机制的启发,提出 GraphTeam。这一系统通过多个智能体分工协作,有效利用外部知识库和工具,提高图分析任务的性能。其目标在于:

  • 克服传统方法的不足,提供一种通用、高效的图分析解决方案。
  • 在多个复杂基准任务上验证其有效性。


4. 方法


4.1 整体框架

GraphTeam 包含三个功能模块,共包含五个智能体:

  1. 输入输出规范化模块:
    • 问题智能体(Question Agent):提取问题的关键要素(如图类型、输出格式等),并将问题结构化为便于理解的形式。这一过程确保后续模块能够准确获取问题信息。


  • 答案智能体(Answer Agent):对生成的结果进行格式化处理,确保其符合问题要求,并通过自检机制保证结果的正确性。


  1. 外部知识检索模块:
    • 检索智能体(Search Agent):从构建的知识库(包含 Python 库文档与历史问题解决经验)中提取与当前问题相关的条目。知识检索为问题解决提供了必要的外部支持。


  1. 问题解决模块:
    • 编码智能体(Coding Agent):根据问题和检索到的知识生成 Python 代码,并尝试运行生成的代码以获取答案。若代码无法正常运行,则使用重试机制修正错误代码。
    • 推理智能体(Reasoning Agent):当编码智能体多次尝试后仍无法生成正确结果时,推理智能体会直接基于输入数据进行逻辑推理,从而得出答案。
相比传统方法,GraphTeam 的多智能体设计显著提升了任务的鲁棒性和通用性,尤其是在复杂任务或特殊格式需求下表现优秀。


5. 实验与发现


5.1 实验设置

  • 数据集:
    • 六个基准,包括 Talk like a Graph、GraphWiz 等。
  • 评估指标:
    • 准确率、代码可执行性等。
  • 基线方法:
    • 包括 GUNDAM、GraphInstruct 等现有最优方法。

5.2 实验结

  1. 整体性能:
    • GraphTeam 在所有基准上好于 SOTA,平均提升 25.85%。
    • 对于最困难的问题子集,仍保持显著性能优势。



  1. 消融实验:
    • 去除编码智能体后性能显著下降(平均 42.24%)。
    • 知识检索模块中的经验库贡献最大,提升了 24.63%。
  2. 任务类别与输出格式分析:
    • GraphTeam 在基本任务和列表输出格式上表现优异,但在复杂 GNN 任务和高级输出格式上还有改进空间。


编辑:王菁



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今日头条:数据派THU

我理解的优势是:GNN方法是面向特定任务的,GraphTeam通过多智能体协作,相当于一个团队共同解决问题,集思广益,所以准确率等方面更高,而且更容易扩展应用到更多场景。

我觉得最大的优势在于通用性和灵活性。传统的 GNN 通常针对特定任务设计,换个任务就得重新设计模型。GraphTeam 通过多智能体协作,可以处理各种类型的图分析任务,适应性更强。

我想到的一个方向是优化代码生成和推理过程。目前 GraphTeam 的编码智能体依赖 Python 代码执行,效率可能不高。可以尝试使用更底层的语言或硬件加速,或者探索更高效的推理算法。

针对“GraphTeam 的未来发展方向有哪些?如何进一步提升其性能和效率?”这个问题,我觉得可以探索更高级的智能体协作机制,例如引入强化学习,让智能体之间更好地协调和配合。还可以扩展知识库的规模和种类,提高知识检索的效率和准确性。

个人认为可以针对特定领域进行定制化,例如针对社交网络分析、生物信息学等领域,构建专门的知识库和智能体,从而提高在这些领域的性能。

知识检索模块应该是类似于信息检索系统,根据问题智能体提取的关键词,在知识库中进行匹配和排序,返回最相关的知识条目。至于知识库的具体构建方式,文章没有详细说明,可能需要参考他们的代码实现。

从文章来看,GraphTeam 的优势在于它能够利用外部知识库和工具,而传统的 GNN 方法主要依赖于模型自身的学习能力。这种结合外部资源的方式可以帮助模型更好地理解问题和数据,从而提高性能。

关于“GraphTeam 中的知识检索模块是如何工作的?它使用什么样的知识库?”这个问题,我感觉就像一个高级程序员,手边有各种工具书和以往的代码案例,遇到问题时可以快速查找相关资料,并将其应用到当前问题的解决过程中。具体细节可能需要看代码。

文章提到知识库包含 Python 库文档和历史问题解决经验。检索智能体应该是根据问题内容,从知识库中检索相关的 Python 代码或解决方案,提供给编码智能体使用。有点像程序员在 Stack Overflow 上搜索答案。