CoSTA：协同进化自博弈智能体解时序知识图谱问答
原文标题：CoSTA: Co-Evolving Self-Play Timeline Agents for Complex Temporal Knowledge Graph Question Answering
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论文针对复杂时序知识图谱问答中时间约束相互影响、单智能体上下文易混淆的问题，提出 CoSTA 框架，将事实组织为可导航时间线，由多个 worker 分工调查、协调者汇总带时间戳的观察，并通过角色条件蒸馏与协同进化自博弈联合优化。在三个基准上取得最优整体表现，复杂多事实问题上提升尤为明显，紧凑版本也超过所评测的闭源 LLM 智能体。
- 问题
- 复杂时序知识图谱问答中，时间约束相互影响，单智能体上下文易被干扰信息混淆。
- 方法
- 把事实组织为可导航时间线，多个 worker 分工调查、协调者汇总带时间戳的观察，并用角色条件蒸馏与协同进化自博弈联合优化。
- 结果
- 三个基准上整体最优，复杂多事实问题提升明显，紧凑版本超过所评测的闭源 LLM 智能体。
- 影响
- 多智能体分工加自博弈训练可迁移到其他需要多跳证据汇总的检索问答场景。
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