JARVIS随机游走：图结构探索算法
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jarvis3/JARVIS 在人工智能与机器学习领域，图结构（Graph）作为一种强大的数据表示方式，被广泛应用于知识图谱、社交网络、推荐系统等场景。JARVIS（GitHub 加速计划）项目中的图结构探索算法，特别是随机游走（Random Walk）技术，为连接大型语言模型（LLMs）与机器学习社区提供了高效的图遍历与子图采样能力。本文将深入解析JARVIS项目中随机游走算法的实现细节、应用场景及核心代码逻辑，帮助读者快速掌握这一关键技术。
图结构在JARVIS中的作用
JARVIS项目旨在构建一个连接LLMs与机器学习社区的系统，其核心在于对复杂工具和任务关系的建模。图结构作为该系统的“神经网络”，承担着以下重要角色：
- 工具依赖建模：通过节点（Nodes）表示工具或任务，边（Edges）表示工具间的输入输出依赖关系，如taskbench/data_huggingface/graph_desc.json中定义的资源类型依赖。
- 任务路径规划：基于图的遍历算法（如随机游走），JARVIS能够自动发现完成复杂任务的工具调用序列，例如taskbench/inference.py中实现的任务推理逻辑。
- 子图采样与评估：通过随机游走等算法从大图中采样具有代表性的子图，用于模型训练、任务评估等场景，对应taskbench/evaluate.py中的评估模块。
图1：JARVIS系统架构示意图，展示了图结构在连接LLMs与工具生态中的核心作用
随机游走算法原理解析
随机游走是一种基于概率的图遍历算法，其基本思想是从起始节点出发，通过随机选择邻居节点不断移动，形成一条遍历路径。在JARVIS项目中，随机游走算法被封装在taskbench/graph_sampler.py文件中，核心实现包括以下两个关键版本：
基础随机游走（Random Walk）
基础随机游走算法在sample_subgraph_random_walk方法中实现，其核心逻辑如下：
- 起始节点选择：从图中随机选择一个种子节点（Seed Node）作为游走起点。
- 邻居选择：在当前节点的所有后继节点（Successors）中随机选择下一个节点。
- 路径构建：重复步骤2，直至达到预设的节点数量或无法继续移动。
关键代码片段如下：
def sample_subgraph_random_walk(self, seed_node, num_nodes):
sub_graph_nodes = [seed_node]
edges = []
while len(sub_graph_nodes) < num_nodes:
node = random.choice(sub_graph_nodes) # 随机选择当前子图中的一个节点
neighbors = list(self.graph.successors(node)) # 获取后继节点
if neighbors:
neighbor = random.choice(neighbors) # 随机选择一个后继节点
if neighbor not in sub_graph_nodes:
edges.append((node, neighbor))
sub_graph_nodes.append(neighbor)
else:
# 若当前节点无后继，则从原图中随机选择新节点
node = random.choice(list(self.graph.nodes))
if node not in sub_graph_nodes:
sub_graph_nodes.append(node)
# 构建并返回子图
sub_G = nx.DiGraph()
sub_G.add_nodes_from(sub_graph_nodes)
sub_G.add_edges_from(edges)
return sub_G
带重启的随机游走（Random Walk with Restart）
为了增强算法的局部探索能力，JARVIS还实现了带重启的随机游走（sample_subgraph_random_walk_with_restart方法）。该算法在基础随机游走的基础上，引入了一个重启概率（Restart Probability），即每一步都有一定概率跳转到图中随机节点，避免陷入局部子图。
核心改进代码如下：
def sample_subgraph_random_walk_with_restart(self, seed_node, num_nodes, restart_prob=0.15):
# ...（基础随机游走代码）
# 随机重启逻辑
if random.random() < restart_prob:
node = random.choice(list(self.graph.nodes)) # 以一定概率跳转到随机节点
if node not in sub_graph_nodes:
sub_graph_nodes.append(node)
重启概率restart_prob的默认值为0.15，这一参数在taskbench/batch_evaluate.sh的批量评估脚本中可通过命令行参数调整。
算法实现与核心模块
JARVIS的随机游走算法并非孤立存在，而是与图生成、任务推理等模块紧密协作，形成完整的图探索 pipeline。以下是关键模块的协同关系：
1. 图生成模块
图生成模块负责从工具描述文件（如taskbench/data_multimedia/tool_desc.json）构建初始图结构，对应taskbench/generate_graph.py中的generate_graph_resource函数：
def generate_graph_resource(tool_file):
with open(tool_file) as f:
data = json.load(f)
nodes = [{"id": n["id"], "desc": n["desc"], "input-type": n["input-type"], "output-type": n["output-type"]}
for n in data["nodes"]]
links = []
# 根据输入输出类型匹配构建边
for i, u in enumerate(nodes):
for j, v in enumerate(nodes):
if i != j and set(u["output-type"]) & set(v["input-type"]):
links.append({"source": u["id"], "target": v["id"], "type": list(set(u["output-type"]) & set(v["input-type"]))[0]})
graph = {"nodes": nodes, "links": links}
with open(tool_file.replace("tools", "graph"), 'w') as f:
json.dump(graph, f, indent=2)
2. 图采样模块
图采样模块是随机游走算法的直接载体，即taskbench/graph_sampler.py中的GraphSampler类。该类支持多种采样策略，除随机游走外，还包括：
- 链式采样（Chain Sampling）：生成线性工具调用链，对应
sample_subgraph_chain方法。 - DAG采样（DAG Sampling）：生成有向无环图结构的子图，对应
sample_subgraph_dag方法。 - 权重采样（Weighted Sampling）：基于预设权重选择采样方法和节点数量，对应
sample_subgraph_by_weight方法。
3. 可视化与评估
为了验证随机游走算法的有效性，JARVIS提供了图可视化功能，可将采样的子图保存为图片：
def sample_subgraph(file_name, sample_method, num_nodes, save_figure):
sampler = GraphSampler(file_name=file_name)
sub_G = sampler.sample_subgraph(num_nodes, sample_method=sample_method)
if save_figure:
pos = nx.circular_layout(sub_G)
nx.draw_networkx_nodes(sub_G, pos, node_color="skyblue", node_size=300)
nx.draw_networkx_edges(sub_G, pos, arrows=True)
nx.draw_networkx_labels(sub_G, pos, font_size=8)
plt.savefig("subgraph_sample.png") # 保存采样结果图片
评估模块则通过taskbench/evaluate.py中的指标（如路径覆盖率、任务完成率）量化随机游走算法的性能。
应用场景与实践案例
随机游走算法在JARVIS项目中有着广泛的应用，以下是几个典型场景：
1. 工具链自动发现
在easytool/funcQA.py中，JARVIS利用随机游走算法从工具库（如easytool/data_funcqa/func_hub/）中自动发现可解决特定问题的工具链。例如，对于“图片分类+文本描述+情感分析”的复合任务，算法可能采样出如下工具链：
ImageClassifier → TextGenerator → SentimentAnalyzer
2. 训练数据增强
随机游走算法生成的多样化子图可作为taskbench/format_data.py模块的输入，用于扩充训练数据集，提升LLMs的工具调用能力。通过调整num_nodes参数（默认3）和restart_prob参数，可控制生成子图的规模和多样性。
3. 动态任务规划
在hugginggpt/server/awesome_chat.py实现的对话系统中，随机游走算法被用于动态规划任务执行路径。当用户请求“分析最近一周的天气数据并生成可视化报告”时，系统通过随机游走发现如下路径：
WeatherAPI → DataProcessor → Visualizer → ReportGenerator
图2：JARVIS任务规划流程图，展示了随机游走算法在工具链发现中的作用
参数调优与性能优化
为了使随机游走算法在不同场景下达到最佳效果，JARVIS提供了丰富的参数调优选项：
| 参数名 | 含义 | 默认值 | 调整建议 |
|---|---|---|---|
num_nodes | 子图节点数量 | 3 | 简单任务设为1-3，复杂任务设为5-10 |
restart_prob | 重启概率 | 0.15 | 高连通图设为0.1-0.2，稀疏图设为0.3-0.5 |
sample_method | 采样方法 | "chain" | 线性任务用"chain"，并行任务用"dag" |
此外，taskbench/graph_sampler.py中还实现了以下性能优化：
- 邻居缓存：通过
list(self.graph.successors(node))预计算并缓存节点邻居，减少重复计算。 - 子图剪枝：在
sample_subgraph_dag方法中，通过过滤已存在的边类型（input_type）避免无效连接。 - 随机种子固定：通过
random.seed(0)确保采样结果的可复现性，便于实验对比。
总结与展望
JARVIS项目中的随机游走图结构探索算法，通过taskbench/generate_graph.py的图构建、taskbench/graph_sampler.py的算法实现、taskbench/evaluate.py的性能评估三大模块，构建了一套完整的图探索解决方案。该算法不仅为LLMs提供了高效的工具发现能力，也为复杂任务的自动化规划奠定了基础。
未来，JARVIS团队计划从以下方向进一步优化随机游走算法：
- 强化学习引导：结合强化学习（RL）技术，使随机游走能够根据任务目标主动调整游走策略，对应taskbench/data_dailylifeapis/中的强化学习数据集。
- 多起点并行游走：从多个种子节点同时开始随机游走，提升大型图的探索效率。
- 动态权重调整：根据工具的调用频率、成功率等动态调整节点选择权重，提高实用工具的发现概率。
通过不断优化图结构探索算法，JARVIS将持续提升LLMs与机器学习社区的连接效率，为人工智能的工业化应用贡献力量。
推荐阅读：
- JARVIS项目官方文档：README.md
- 图生成模块详细说明：taskbench/README.md
- 工具链调用示例：easytool/main.py
下期预告：《JARVIS图神经网络：工具依赖关系预测模型》，将深入解析如何利用图神经网络（GNN）预测工具间的潜在连接，进一步提升系统的任务规划能力。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
