港大GraphAgent：AI融合图文数据，突破智能瓶颈

好的，这是一篇根据您提供的信息，并结合我作为资深新闻记者和编辑的经验撰写的新闻稿。

标题：港大开源GraphAgent：AI智能体融合结构化与非结构化数据，开启智能分析新纪元

引言：

在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据包围。这些数据如同散落在各处的拼图碎片，既有清晰的结构化形式（如数据库中的表格、社交网络中的关系图），也有模糊的非结构化形式（如文本、图像、音频）。如何有效地整合并分析这些异构数据，挖掘出隐藏在背后的深层知识和价值，成为了人工智能领域亟待解决的关键挑战。近日，香港大学黄超团队发布了开源项目GraphAgent，为这一难题提供了全新的解决方案。GraphAgent并非一个简单的工具，而是一个创新的多智能体协作框架，它巧妙地将语言模型与图语言模型相结合，实现了结构化图数据和非结构化文本数据的无缝融合，为跨数据类型的智能分析开启了新的篇章。

主体：

数据融合的挑战：现实世界的复杂性

现实世界的数据往往呈现出结构化和非结构化并存的复杂特性。例如，在学术研究领域，论文之间的引用关系构成了显式的图结构，而每篇论文的标题、摘要等文本内容则蕴含着丰富的非结构化语义信息。在电商领域，用户与商品的交互行为形成了显式的行为图谱，而产品评论和描述则构建了隐式的语义关联。这种数据形式的多样性、关系的显隐交织以及任务类型的多元化，给传统的数据处理和分析方法带来了巨大的挑战。

具体来说，挑战主要体现在以下三个方面：

数据形式多样化： 系统需要高效处理和整合不同形式的信息，例如，如何将学术论文的引用关系图与论文内容文本进行有效融合，以实现知识总结和科学问答等应用。
关系的显隐交织： 数据中同时存在显式和隐式两类关系，例如，如何同时理解电商场景中用户与商品的交互行为图谱以及产品评论中的语义关联，以提供更准确的用户-商品交互预测。
任务类型多元化： 不同场景需要系统具备多样化的任务处理能力，例如，在预测型任务中，需要完成节点分类、链接预测等图分析任务；在生成型任务中，则需要处理基于图增强的文本生成、知识图谱问答等。

GraphAgent：多智能体协作的创新架构

为了应对上述挑战，香港大学黄超团队提出了GraphAgent系统，这是一个创新的多智能体自动化框架。该系统能够同时处理显式图依赖关系和隐式图增强语义关系，有效支持预测性任务（如图结构预测及节点分类）和生成性任务（如文本生成）。GraphAgent的核心在于其多智能体协作架构，它由三个核心智能体组成：

图生成智能体 (Graph Generator Agent)： 该智能体负责从非结构化文本中自动构建语义知识图谱 (SKG)。它通过多阶迭代的知识抽取和描述增强过程，不仅能识别关键实体和概念，还能通过知识增强技术丰富图谱的语义表示，为下游任务提供丰富的结构化知识支持。其具体工作流程包括：
- 知识节点提取阶段： 通过定制的系统提示调用大语言模型 (LLM)，采用迭代式策略，同时捕获不同层次的知识实体，形成层次化的知识体系结构。
- 知识描述增强阶段： 为每个提取的节点生成详细的文本描述，融入相关的上下文信息，并通过迭代更新机制持续扩充和精炼知识内容。
任务规划智能体 (Task Planning Agent)： 该智能体作为框架的决策中枢，负责解读用户的多样化查询并制定相应任务。它能够将自然语言查询转化为明确的任务目标，同时将图数据转换为统一的嵌入结构，以便后续模块有效利用。其主要工作包括：
- 意图识别与任务制定： 深度理解用户输入意图，并支持预定义图的预测、非预定义图的预测和开放式生成任务三类核心任务。
- 图-符号映射： 使用图构建工具 (GBW_Tool) 转换图结构，同时处理显式图和语义知识图，采用统一的异构图表示方式。
任务执行智能体 (Task Execution Agent)： 该智能体基于图语言模型架构，高效执行规划任务，同时自动匹配和调用相应工具来响应用户查询。它通过特殊的图-指令对齐训练和课程学习策略，在预测性和生成性任务中都展现出优异性能。

这三个智能体通过精心设计的协作机制无缝配合，将语言模型与图语言模型的优势相结合，有效揭示复杂的关系信息和数据语义依赖。

GraphAgent的意义与应用前景

GraphAgent的出现，为人工智能领域的数据融合问题提供了新的思路和解决方案。它不仅能够自动构建和理解知识图谱中的复杂语义关系，还能灵活应对预测和生成等多样化任务。实验表明，该框架在多个基准数据集的图预测和文本生成任务上都取得了显著的性能提升。

GraphAgent的应用前景十分广阔，例如：

学术研究： 可以用于分析学术论文之间的引用关系和语义内容，从而进行知识总结、科学问答和研究趋势预测。
电商领域： 可以用于分析用户与商品的交互行为和评论内容，从而进行更精准的用户画像、商品推荐和营销策略制定。
社交网络： 可以用于分析用户之间的关系和互动内容，从而进行舆情分析、社区发现和个性化推荐。
金融领域： 可以用于分析金融机构之间的关联和交易数据，从而进行风险评估、反欺诈和投资决策。

结论：

香港大学黄超团队的GraphAgent项目，不仅是一项技术创新，更是对人工智能未来发展方向的一次重要探索。它展示了多智能体协作框架在处理复杂数据融合问题上的巨大潜力，为构建更加智能、高效和人性化的人工智能系统提供了新的可能性。随着GraphAgent的开源，我们有理由相信，它将吸引更多研究者和开发者的关注，并推动人工智能在各个领域的广泛应用，最终为人类社会带来更大的福祉。

参考文献：