MAAGL：用结构签名实现多智能体图学习

论文提出多智能体智能体图学习框架 MAAGL，将图划分为社区并为每个社区分配独立智能体做区域专门化，结构证据用排列不变、固定大小的动态结构签名概括，语义证据只保留相关性 top-k 节点。智能体依据相似签名的历史轨迹估计置信度，必要时触发辩论式协作。在四个基准数据集上，MAAGL 优于 SOTA 的 AGL 方法。