简介
Agentic-KGR通过多智能体强化学习实现知识图谱与大模型协同进化，解决静态知识库三大痛点：覆盖缺失、时效滞后和建用分离。该方法创新性地实现动态schema扩展、检索-增强记忆和多尺度提示压缩，使知识图谱构建与模型训练形成正反馈循环。实验证明该方法在多个任务上显著优于基线模型，为构建动态、时效性强的知识图谱提供了新范式。
一、静态知识库的“三宗罪”
图 1 典型产品 QA 场景：第一轮问“Pro Max 相机参数”，第二轮追问“256G 版续航”，需要动态扩图才能答得准。
| 痛点 | 具体表现 |
|---|---|
| 覆盖缺失 | 预构建 KG 只能回答“见过”的实体，新领域一问就懵 |
| 时效滞后 | 训练语料截止后，再无知更新，事实逐渐“过期” |
| 建用分离 | 先花大量人力建图，再上线检索；业务一变，前面白干 |
二、Agentic-KGR 三把斧
图 2 整体框架：Dual-Reward + Tool Pool + Prompt Compressor
| 创新点 | 一句话说明 | 对应论文章节 |
|---|---|---|
| ① 动态 schema 扩展 | 训练过程中自动加实体/关系类型，不再受初始 ontology 限制 | §2.1 Definition 3 |
| ② 检索-增强记忆 | 把KG 当作外部内存，梯度更新时一起优化，实现“图-模”双向进化 | §2.2 Co-Evolution Operator |
| ③ 多尺度提示压缩 | 用可学习的 cross-attention 压缩器，把 16k token 压到 2k，精度几乎不掉 | §2.1 Definition 5 |
三、实验结论：数字不会撒谎
3.1 图谱抽取任务
| 数据集 | 指标 | 最强基线 | Agentic-KGR (QwQ-32B) | 提升 |
|---|---|---|---|---|
| IEPile-RE | F1 | 67.40 | 72.63 | +5.2 |
| MmlKG-RE | F1 | 37.78 | 46.63 | +8.9 |
| ConfigKG-NER | F1 | 98.23 | 98.23 | 持平（已饱和） |
完整 Table 1 传送门：
3.2 下游 QA 任务
| 场景 | 基线 GraphRAG | +Agentic-KGR | 绝对增益 |
|---|---|---|---|
| 5G RAN FDD | 86.54 | 91.54 | +5.0 |
| PowerKit | 91.90 | 92.72 | +0.8（接近上限） |
完整 Table 2 传送门：
四、训练动态：奖励曲线 & 长度压缩
| 观察 | 对应图 |
|---|---|
| 多轮 RL 奖励稳步上升，单轮 RL 很快 plateau | 图 3 Reward Curves |
| Agentic-KGR 把 QwQ 的 6k token 压到 2k，推理成本 ↓49% | 图 4 Response Length |
图 3 训练奖励：
图 4 长度压缩：
五、知识图谱质量可视化
| 指标 | 趋势 |
|---|---|
| 密度（Density） | 10 轮内从 200→500 elements/1k doc |
| 覆盖率（Coverage） | 0.6→0.95，快速收敛 |
| 质量（Quality） | 0.75→0.92，同步提升 |
图 5 密度 & 工具调用：
图 6 覆盖 & 质量：
六、一句话总结
❝
Agentic-KGR 首次把“知识图谱构建”与“大模型训练”做成一个共生进化的多轮 RL 游戏：
图越优 → 检索越准 → 模型越强 → 图再越优，从此告别“一次性静态知识库”。
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