GraphTeam: 基于多智能体协作的图分析大模型，平均准确率提升了 25.85%！！

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GraphTeam: 基于多智能体协作的图分析大模型 1. 引言 在处理复杂关系数据时，图结构被广泛应用于社交网络、城市计算等领域。然而，尽管大模型在众多领域展现了强大性能，现有基于大模型的图分析方法仍存在明显局限性：一类方法依赖图神经网络（GNN）完成特定任务，迁移性差；另一类方法完全依赖大模型的内部推理能力，表现有限。 为解决上述问题，本文提出了一种多智能体系统 GraphTeam。该系统模拟人类问题解决策略（如类比与协作），通过多个具有不同专长的智能体协同工作，有效完成图分析任务。实验表明，GraphTeam 在六个图分析基准上平均准确率提升了 25.85%，显著好于现有方法。这一研究为图分析领域带来了新思路，同时展示了大模型在多智能体协作中的潜力。 2. 基本信息 标题 ：GraphTeam: Facilitating Large Language Model-based Graph Analysis via M ………………………………