Agentic-KGR: Co-evolutionary Knowledge Graph Construction through Multi-Agent Reinforcement Learninghttps://arxiv.org/pdf/2510.09156

1.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

2. 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

3. 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：

4. 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：

5. 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：

6. 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”。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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