GraphEcho：图智能体的结构冗余与证据溯源
原文标题：GraphEcho: Structural Redundancy and Evidence Provenance in LLM Graph Agents
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研究提出GraphEcho基准，测试大模型智能体是否会将重复路径误认为额外佐证。实验显示冗余支持路径会增加所有冻结智能体的重复游走比例，溯源感知后训练虽能减少重复并提升合成准确率，但覆盖的独立来源更少，在科学论断上准确率反而下降。这揭示了高效探索与有效证据利用之间的鸿沟。
- 问题
- 图智能体是否把重复路径误当成额外证据，导致探索看似高效实则无效。
- 方法
- 构建GraphEcho基准，固定证据内容只变路径数与来源，并对比溯源感知后训练（PAPT）。
- 结果
- 冗余支持路径提高所有冻结智能体的重复游走比例；PAPT减少重复但覆盖独立来源更少，科学论断准确率下降。
- 影响
- 做RAG或图检索智能体时，别只看探索效率指标，要单独评估证据来源多样性，否则会优化出「不重复但没看到关键信息」的智能体。
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