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。

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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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