G2CP：一种基于图的可验证高效多智能体推理通信协议

由大型语言模型驱动的多智能体系统面临关键挑战：智能体通过自然语言进行通信，导致语义漂移、幻觉传播和低效的token消耗。本文提出G2CP（基于图的通信协议），一种结构化的智能体通信语言，其中消息以图操作而非自由文本的形式进行交换。智能体在共享知识图谱上交换显式的遍历命令、子图片段和更新操作，从而实现可验证的推理轨迹并消除歧义。我们在一个工业知识管理系统中验证了G2CP，其中专门的智能体（诊断、程序、合成和摄入）协同回答复杂查询。在500个工业场景和21个真实维护案例中的实验结果表明，G2CP将智能体间通信token减少了73%，任务完成准确率比自由文本基线提高了34%，消除了级联幻觉，并生成了完全可审计的推理链。G2CP代表了从语言到结构化通信在多智能体系统中的根本转变，对任何需要精确智能体协调的领域都有重要意义。