通过结构签名实现多智能体代理图学习

英文标题：Multi-Agent Agentic Graph Learning via Structural Signatures

该论文提出并研究多智能体代理图学习（Multi-Agent Agentic Graph Learning）中的结构签名方法。论文关注由大语言模型（LLM）驱动的智能体通过按序采样图结构证据、完成图推理与预测的任务设置。作者指出，现有方法在此类图推理任务上已展现出良好潜力，但仍存在局限性。该研究对需要利用 LLM Agent 处理复杂图结构、进行证据采样和推理的开发者与研究人员具有参考价值。

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