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本文提出Agent-as-a-Graph方法，将智能体和工具作为平等节点构建二分图知识图谱，解决多智能体系统中精准检索痛点。通过向量初筛、类型加权RRF融合和图遍历聚合三步流程，Recall@5提升18.6%，且不依赖特定Embedding模型，具有跨模型泛化能力强、可手动调优等优势，显著提升检索效率和准确性。

当前大语言模型多智能体系统面临的一个核心痛点：如何在成千上万个工具和智能体中，精准找到最适合当前任务的那一个？

• Agent-Only检索（智能体导向）智能体描述往往无法覆盖其工具库的全部能力。
• Tool-Only检索（工具导向）把每个工具当作独立个体。这忽略了工具间的协同效应

Figure 1: 传统方法与Agent-as-Graph对比

传统方法要么只能看到"智能体层面"，要么只能看到"工具层面"，无法在统一空间中进行权衡。

💡 二、把智能体和工具都变成图谱节点

核心思想：Agent-as-a-Graph

研究团队的天才之处在于：不再把智能体和工具看作两个独立层级，而是将它们作为平等节点放入知识图谱！

整个系统被建模为一个**二分图 G = (Agents, Tools, Edges)**：

• 智能体节点(𝒜)：包含智能体名称和描述
• 工具节点(𝒯)：包含工具名称和描述
• 所有权边(E)：明确连接每个工具到其父智能体

这种方法一举三得：

1. 细粒度匹配：工具节点保留了具体功能描述
2. 上下文保留：通过图遍历总能回到父智能体
3. 统一检索：在同一个向量空间中对齐两种节点

三步检索流程（Algorithm 1）

Algorithm 1: Agent-as-a-Graph检索算法

第一步：向量初筛对查询q，从工具库𝒞ₜ和智能体库𝒞ₐ中分别检索Top-N候选（N ≫ K），得到两个初始列表。

第二步：类型加权RRF融合这是论文的神来之笔！传统RRF对所有结果一视同仁，但论文提出按节点类型加权的RRF（wRRF）：

α（工具节点）α（智能体节点）

其中α_𝒜和α_𝒯是两个可解释旋钮，允许你手动调优智能体覆盖度与工具精度的平衡！这种方式既保留了RRF的鲁棒性，又引入了对异构节点的灵活控制。

第三步：图遍历聚合从融合后的列表中逐个取出节点，如果是工具则通过owner(e)函数找到其父智能体，最终聚合出Top-K个可执行智能体。

📊 三、效果显著且架构通用

基准测试结果（Table 1）

Table 1: LiveMCPBench基准对比

使用OpenAI text-embedding-ada-002模型的结果显示：

• Recall@5达到0.83，比之前的SOTA（MCPZero）提升18.6%
• nDCG@5达到0.46，显著高于其他基线
• 超过39%的检索结果来自智能体节点，34%通过工具边追溯获得，证明两类节点都不可或缺

跨模型泛化能力（Table 2）

Table 2: 不同嵌入模型的性能对比

最令人振奋的是，这个方案不挑Embedding模型！在8种完全不同的嵌入架构上测试（从谷歌Vertex AI、亚马逊Titan到OpenAI和开源的All-MiniLM-L6-v2）：

• 平均Recall@5：0.85 vs 0.70（提升19.4%）
• 标准差仅0.02，性能波动极小
• 甚至在小模型All-MiniLM-L6-v2上也提升了19.4%

这说明改进来自图谱结构本身，而非特定向量表示，对生产部署极其友好！

类型权重调优（Figure 2 & Table 3）

Table 3: 加权RRF配置对比

Figure 2: 不同类型权重配置的性能曲线

通过网格搜索发现：

• 最优比例：α_𝒜:α_𝒯 = 1.5:1（智能体权重稍高）
• 极端偏向会损害性能（3:1智能体偏重导致Recall降至0.76）
• 相比标准加权RRF，类型特定权重设计额外提升2.41%

这种可解释、可手动调优的特性，让运维人员能根据领域特点灵活调整，无需重新训练模型。

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