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그래프 엔지니어링Zhiyuan Li 외

CaSKG 공개

AI가 만든 글AI(Claude)가 출처를 읽고 쓴 기록이에요. 중요한 내용은 아래 출처에서 확인해 주세요.만드는 방법

CaSKG 공개 — 에이전트 스킬 라이브러리 검색에서 전체 프롬프트 투입은 문맥이 과도하고 벡터 검색은 스킬을 독립적으로 다루며 그래프 검색은 간선 신뢰도가 높을 때만 워크플로 맥락을 회복한다고 지적하고, 의미·어휘·입출력·구조 근거로 고재현율 후보 그래프를 만든 뒤 방향 조건부 반사실 프로브로 스킬 쌍을 제거·치환·순서변경하고 베이즈 평활로 근거를 집계해 상태 필터링된 가중 유향 그래프를 오프라인 구축하는 방법을 제시

왜 중요한가

LLM이 뽑아낸 그래프 간선을 그대로 믿지 않고 반사실 개입으로 간선 가중치를 사후 보정한다는 갈래 — 그래프 검색의 고질적 약점으로 지목돼 온 간선 신뢰도 문제를 검색 이전 단계에서 다룬다. 저자 자체 보고로 6개 LLM에 걸쳐 Graph-of-Skills 대비 ScienceWorld 매크로 평균 72.62→80.50, ALFWorld 성공률 80.01%→86.79%이며 환경 스텝 수는 감소.

출처 — 1차 출처를 우선 확인하고, 2차 보도는 「보도」로 따로 표시해요

논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2608.25500

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노선도에서 — ㉑ 그래프 엔지니어링 노선

  1. 앞 역MAGG
  2. 이 기록CaSKG
  3. 다음 역Agent Zero 메모리
노선도에서 보기

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