Graph Engineering in the Era of LLM Agents: From Individual Intelligence to System Intelligence
LLM Agent 时代的图工程：从个体智能到系统智能
🧭 多智能体图工程系统智能 ★ 深度解读
Jilin University
系统梳理用图结构组织任务、代理与运行时状态的多智能体图工程范式，为复杂 Agent 系统提供统一抽象
📌 工作参考价值（4 点）
- 用图结构显式刻画多 Agent 工作流：在电商搜索推荐/Agent 系统中，把一次完整服务链路（意图理解、召回、粗排、精排、生成、校验）抽象为 DAG，节点是可执行子任务，边表示依赖/并行/验证约束。这样可以直接调度并行分支（如多路召回、多策略生成），避免单 Agent 串行执行造成的上下文挤占和故障定位困难。
- 把 Agent 能力建模为可路由的资源：对异构专家 Agent（如商品知识 Agent、用户意图 Agent、价格策略 Agent）建立能力标签和技能图谱，由协调器按任务需求动态组队与通信。可借鉴 Agent Capability Modeling + Team Organization 思路，替代固定的顺序 pipeline，适合促销活动、类目导购等需要多角色协作的场景。
- 引入 Runtime State Management 做状态持久化与恢复：在长流程推荐/Agent 任务中，显式记录每个子任务的执行状态、中间结果和 provenance，实现故障隔离与局部重试。这能显著改善“推荐链路某一步失败导致整个请求重算”的问题，尤其适合大促高并发下的降级和恢复。
- 关注 System Evolution 提升系统自优化能力：基于历史执行轨迹和运行时证据动态调整任务分解或 Agent 拓扑，类似从日志中提取可复用 skills/workflows。可用于电商 Agent 的持续优化，例如自动沉淀用户高频问题的解决路径，或根据转化反馈调整推荐 Agent 的协作结构。