論文の概要: GraphCogent: Overcoming LLMs' Working Memory Constraints via Multi-Agent Collaboration in Complex Graph Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12379v1
• Date: Sun, 17 Aug 2025 14:28:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.70909
• Title: GraphCogent: Overcoming LLMs' Working Memory Constraints via Multi-Agent Collaboration in Complex Graph Understanding
• Title（参考訳）: GraphCogent: 複雑なグラフ理解におけるマルチエージェントコラボレーションによるLLMのワーキングメモリ制約の克服
• Authors: Rongzheng Wang, Qizhi Chen, Yihong Huang, Yizhuo Ma, Muquan Li, Jiakai Li, Ke Qin, Guangchun Luo, Shuang Liang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、小規模なグラフ推論タスクでは有望な性能を示すが、複雑なクエリで現実のグラフを扱うと失敗する。 グラフ推論を特殊な認知プロセス(センス、バッファ、実行)に分解する協調エージェントフレームワークであるGraphCogentを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.297882768573427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) show promising performance on small-scale graph reasoning tasks but fail when handling real-world graphs with complex queries. This phenomenon stems from LLMs' inability to effectively process complex graph topology and perform multi-step reasoning simultaneously. To address these limitations, we propose GraphCogent, a collaborative agent framework inspired by human Working Memory Model that decomposes graph reasoning into specialized cognitive processes: sense, buffer, and execute. The framework consists of three modules: Sensory Module standardizes diverse graph text representations via subgraph sampling, Buffer Module integrates and indexes graph data across multiple formats, and Execution Module combines tool calling and model generation for efficient reasoning. We also introduce Graph4real, a comprehensive benchmark contains with four domains of real-world graphs (Web, Social, Transportation, and Citation) to evaluate LLMs' graph reasoning capabilities. Our Graph4real covers 21 different graph reasoning tasks, categorized into three types (Structural Querying, Algorithmic Reasoning, and Predictive Modeling tasks), with graph scales that are 10 times larger than existing benchmarks. Experiments show that Llama3.1-8B based GraphCogent achieves a 50% improvement over massive-scale LLMs like DeepSeek-R1 (671B). Compared to state-of-the-art agent-based baseline, our framework outperforms by 20% in accuracy while reducing token usage by 80% for in-toolset tasks and 30% for out-toolset tasks. Code will be available after review.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、小規模なグラフ推論タスクでは有望な性能を示すが、複雑なクエリで現実のグラフを扱うと失敗する。 この現象は、LLMが複雑なグラフトポロジーを効果的に処理し、同時に多段階の推論を行うことができないことに由来する。 このような制限に対処するため,人間のワーキングメモリモデルにインスパイアされた協調エージェントフレームワークであるGraphCogentを提案する。 Sensory Moduleは、サブグラフサンプリングを通じて多様なグラフテキスト表現を標準化し、Buffer Moduleは複数のフォーマットでグラフデータを統合インデックスし、Execution Moduleは効率的な推論のためにツール呼び出しとモデル生成を組み合わせる。 また、LLMのグラフ推論能力を評価するために、実世界のグラフ(Web、ソーシャル、トランスポーテーション、Citation)の4つのドメインを含む総合的なベンチマークであるGraph4realを紹介した。 Graph4realは、21の異なるグラフ推論タスクをカバーし、既存のベンチマークの10倍のグラフスケールを持つ3つのタイプ(構造化クエリ、アルゴリズム推論、予測モデリングタスク)に分類されます。 実験によると、Llama3.1-8BベースのGraphCogentはDeepSeek-R1 (671B)のような大規模LLMよりも50%改善されている。 最先端のエージェントベースベースラインと比較して,我々のフレームワークは,トークン使用率を80%,アウトツール処理率を30%削減し,精度を20%向上させる。 コードはレビュー後に利用可能になる。

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