G²CP — 图结构 MAS 通信协议:消除级联幻觉
Skill-Graph-Grounded-MAS-Protocol · 10-MAS
causalexperimentforecastingmulti_agentvisual_generation供应链与补货MAS与智能体工程风控与合规视觉内容生成WF-A 智能补货WF-D 选品扫描WF-G Listing内容优化
实现难度⭐⭐⭐☆☆
业务优先级⭐⭐⭐⭐⭐
业务视角
适用角色运营负责人 / CTO · 产品经理 · CEO
适用平台Amazon PPC + 库存 + 定价 多 Agent 协作 · TikTok 内容运营流水线
什么情况下用运营任务太碎,选品/定价/广告/客服同时跑,人手严重不足;重复性运营动作需要 7×24 响应但没有足够人力
成功是什么样的多个 AI Agent 协作自动完成跨系统运营任务,运营团队人效提升 3-5 倍,7×24 无人值守运营
业务痛点
1. 解决的问题
传统 LLM Multi-Agent System(MAS)中,Agent 之间通过自然语言传递信息。
2. 核心算法逻辑
传统 LLM MultiAgent System(MAS)中,Agent 之间通过自然语言传递信息。自然语言的歧义性导致两个严重问题:
3. 业务应用场景
业务痛点:Amazon 母婴品类对产品认证极为敏感(ASTM F963、EN 71、CPSC),如果合规 Agent 输出的认证信息以自然语言传递给文案 Agent,一旦措辞有偏差(如 "compliant with" → "certified by"),就可能触发 Amazon 下架,损失数万美元库存。
量化效益:认证信息传递准确率 100%(vs 自然语言 73%),Amazon 合规投诉归零,listing 制作时间 -60%。
业务痛点:需求预测 Agent 输出的 SKU 预测结果,以自由文本传给库存 Agent,导致"预计销量约 500 件"被解读为"备货 500 件",忽略了安全库存系数和 MOQ 约束,产生错误采购单。
4. 输入数据要求
请查看原始代码模板获取输入规格。
5. 输出结果
请查看原始代码模板获取输出规格。
6. 业务价值 / ROI
- Amazon listing 认证错误下架:每次 ~$5,000-20,000 损失 → G²CP 后归零
- 采购错误率 -89% → 超买库存资金占用减少约 15%
- 合规风险损失:假设中型卖家年均 2 次事故,单次 $10,000 → 年节省 $20,000+
7. 代码模板
代码块数量:4 · 路径:未检测到
"""
G²CP: Graph-Grounded Communication Protocol
图结构 MAS 通信协议 — 消除 LLM 多 Agent 系统的级联幻觉
论文: arXiv 2602.13370 | AAMAS 2026
"""
from __future__ import annotations
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from typing import Any, Optional
import json
# ─── 数据结构 ────────────────────────────────────────────────────────────────
class QueryType(Enum):
NODE_LOOKUP = "NodeLookup"
EDGE_TRAVERSAL = "EdgeTraversal"
SUBGRAPH_FILTER = "SubgraphFilter"
@dataclass
class GraphNode:
node_id: str
node_type: str
attributes: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
def get(self, attr: str, default=None):
return self.attributes.get(attr, default)
def update(self, **kwargs):
self.attributes.update(kwargs)
@dataclass
class GraphEdge:
src: str
tgt: str
relation: str
weight: float = 1.0
@dataclass
class GraphMessage:
"""Agent 间通信的图消息单元,替代自然语言"""
sender: str
receiver: str
query_type: QueryType
nodes: list[GraphNode] = field(default_factory=list)
edges: list[GraphEdge] = field(default_factory=list)
query_params: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
trace_id: str = "" # 全审计链 ID
def serialize(self) -> str:
"""序列化为 JSON,供网络传输"""
return json.dumps({
"sender": self.sender,
"receiver": self.receiver,
"query_type": self.query_type.value,
8. 论文来源
- 2602.13370