Das neue Papier untersucht den Aufstieg von Graph-unterstützten LLM-Agenten (GLA). Es zeigt, wie Graphen LLM-Agenten bei Planung, Gedächtnis, Werkzeugnutzung und Koordination zwischen mehreren Agenten unterstützen können. Es kartiert den aktuellen Fortschritt, Lücken und zukünftige Richtungen hin zu skalierbaren, einheitlichen und multimodalen GLA-Systemen. Graph-unterstützte große Sprachmodell-Agenten: Aktueller Fortschritt und zukünftige Perspektiven Griffith, NUS, NTU Papier: Code: Unser Bericht: 📬 #PapersAccepted von Jiqizhixin