論文の概要: Graph-Augmented Large Language Model Agents: Current Progress and Future Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21407v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 00:27:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.455483
- Title: Graph-Augmented Large Language Model Agents: Current Progress and Future Prospects
- Title(参考訳): グラフ強化大規模言語モデルエージェントの現状と将来展望
- Authors: Yixin Liu, Guibin Zhang, Kun Wang, Shiyuan Li, Shirui Pan,
- Abstract要約: グラフ拡張LDMエージェント(GLA)は複雑なエージェントシステムの構造、連続性、調整を強化する。
本稿では,最近の進歩の概要をタイムリーかつ包括的に紹介し,今後の研究の方向性を明らかにする。
本論文は,GLAにおける今後の研究のロードマップとして機能し,GLAエージェントシステムにおけるグラフの役割のより深い理解を促進することを願っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 53.24831948221361
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous agents based on large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in a wide range of applications, including web navigation, software development, and embodied control. While most LLMs are limited in several key agentic procedures, such as reliable planning, long-term memory, tool management, and multi-agent coordination, graphs can serve as a powerful auxiliary structure to enhance structure, continuity, and coordination in complex agent workflows. Given the rapid growth and fragmentation of research on Graph-augmented LLM Agents (GLA), this paper offers a timely and comprehensive overview of recent advances and also highlights key directions for future work. Specifically, we categorize existing GLA methods by their primary functions in LLM agent systems, including planning, memory, and tool usage, and then analyze how graphs and graph learning algorithms contribute to each. For multi-agent systems, we further discuss how GLA solutions facilitate the orchestration, efficiency optimization, and trustworthiness of MAS. Finally, we highlight key future directions to advance this field, from improving structural adaptability to enabling unified, scalable, and multimodal GLA systems. We hope this paper can serve as a roadmap for future research on GLA and foster a deeper understanding of the role of graphs in LLM agent systems.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)に基づく自律エージェントは、Webナビゲーション、ソフトウェア開発、エンボディドコントロールなど、幅広いアプリケーションで印象的な機能を示している。
ほとんどのLLMは、信頼性のある計画、長期記憶、ツール管理、マルチエージェント調整など、いくつかの主要なエージェント処理で制限されているが、グラフは複雑なエージェントワークフローの構造、連続性、調整を強化する強力な補助構造として機能する。
グラフ強化LDMエージェント(GLA)の研究の急速な成長と断片化を踏まえ,本論文は最近の進歩をタイムリーかつ包括的に概観するとともに,今後の研究の鍵となる方向性を明らかにする。
具体的には, LLMエージェントシステムにおいて, 計画, メモリ, ツール使用量などの主要な機能によって既存のGLA手法を分類し, グラフとグラフ学習アルゴリズムがそれぞれにどのように貢献するかを解析する。
マルチエージェントシステムでは、GLAソリューションがMASのオーケストレーション、効率最適化、信頼性をいかに促進するかをさらに議論する。
最後に、構造適応性の向上から、統一的でスケーラブルでマルチモーダルなGLAシステムの実現に至るまで、この分野を進めるための重要な方向性を強調します。
我々は,本論文が今後のGLA研究のロードマップとして機能し,LLMエージェントシステムにおけるグラフの役割のより深い理解を促進することを願っている。
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