Knowledge Graphs as Files: An Agent Harness Where Tool Creation and Tool Use Co-Evolve
知识图谱即文件：工具创建与使用协同演化的 Agent Harness
🧭 Agent 知识图谱搜索与工具演化 ★ 深度解读
Texas A&M University · University of Oregon
让 LLM 直接读写完整节点/边文件并现场编写图访问代码，训练自由即在 STaRK 上超越最强基线
📌 工作参考价值（4 点）
- 对文本富商品/内容知识图谱，不要只提供固定的 neighbors/get_node/search 工具（截断 top-k 易漏掉关键证据）。可把完整节点记录和边表导出为 jsonl/tsv 文件，让 agent 直接用 shell/grep/Python 做任意图访问，避免预定义 API 的证据瓶颈。
- 大输出存文件：多跳遍历或全节点扫描常超出上下文，可把完整输出写入 scratch 文件，只给模型看 head/tail 和大小提示，后续代码再搜索/过滤完整输出。这个 trick 对电商商品大量评论、论文摘要、知识图谱邻居列表等场景很实用。
- 允许 agent 在一个任务内多轮编写并修订 Python 程序，而不是只允许单次代码生成或纯工具调用。消融显示多轮编程相比单次程序提升约 6.2 overall H@1，相比 shell-only 提升 6.9 点；单次程序只恢复约十分之一增益。
- 让执行反馈驱动工具演化：保留历史代码和输出文件，复用前面程序出现的节点 ID，失败后优先修订上一程序。trajectory 中 48.4% 的程序包含前序输出里的 ID，失败后 88.6% 的下一程序会修订上一程序；更强模型会更早编程、更多复用输出、更高修订率。