論文の概要: GraphTrafficGPT: Enhancing Traffic Management Through Graph-Based AI Agent Coordination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13511v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 19:41:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.125205
• Title: GraphTrafficGPT: Enhancing Traffic Management Through Graph-Based AI Agent Coordination
• Title（参考訳）: GraphTrafficGPT:グラフベースのAIエージェントコーディネーションによるトラフィック管理の強化
• Authors: Nabil Abdelaziz Ferhat Taleb, Abdolazim Rezaei, Raj Atulkumar Patel, Mehdi Sookhak,
• Abstract要約: GraphTrafficGPTは、有向グラフのノードとエッジとしてタスクと依存関係を表現し、効率的な並列実行と動的リソース割り当てを可能にする。 Brain Agentは、ユーザクエリを分解し、最適化された依存グラフを構築し、データ検索、分析、可視化、シミュレーションのための特別なエージェントのネットワークを調整する。 実験の結果,GraphTrafficGPTはトークン消費量を50.2%削減し,平均応答遅延を19.0%削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8999666725996978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: しかし、TrafficGPTのような現在のチェーンベースのシステムは、シーケンシャルなタスクの実行、高いトークンの使用、スケーラビリティの低下によって妨げられ、複雑な現実世界のシナリオでは効率が悪くなります。 これらの制約に対処するため,新しいグラフベースのアーキテクチャであるGraphTrafficGPTを提案する。 GraphTrafficGPTは、タスクとその依存関係を有向グラフのノードとエッジとして表現し、効率的な並列実行と動的リソース割り当てを可能にする。 提案したモデルの背後にある主要なアイデアは、ユーザクエリを分解し、最適化された依存性グラフを構築し、データ検索、分析、可視化、シミュレーションのための特別なエージェントのネットワークを調整するBrain Agentである。 高度なコンテキスト対応トークン管理を導入し、同時マルチクエリ処理をサポートすることにより、提案アーキテクチャは、現代の都市移動環境に典型的な相互依存タスクを処理する。 実験結果から、GraphTrafficGPTはトークン消費量を50.2%削減し、平均応答遅延を19.0%削減し、同時に最大23.0%の効率向上を実現した。

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