arXiv · Human-Computer Interaction· Zeyu Hua, Adam Coscia, Alex Endert·· 7 小时前AI 评分25
多智能体 LLM 对话的靶向与可追溯调查：基于知识图谱语义捆绑
Targeted and Traceable Investigation of Multi-Agent LLM Dialogue via Semantic Bundling of Knowledge Graphs
AI 导读
研究提出 AgentK 视觉分析系统，通过语义捆绑将多智能体 LLM 对话转换为知识图谱进行交互式调查。应用于 VAST Challenge 2026 MC1 数据集，重构 TenantThread 公司 AI 智能体间的内部通信，找出导致信息不当泄露的对话路径。知识图谱结构使用户更快定位目标行为体，围绕行为体的摘要比原始对话更支持逐行为体归因。
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