GraphAgent

让大模型看懂图数据，用对话完成复杂图推理

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 58 🐛 待处理 18 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 373
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，无官网，需自行部署，全部功能免费。

项目预览

GraphAgent 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队HKUDS
GitHubhttps://github.com/HKUDS/GraphAgent
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，无官网，需自行部署，全部功能免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型agent,graph-data,language-assistant,large-language-models
GitHub 星标★ 373
上线时间2024-12-18 00:00:00
代码更新2025-02-08
仓库体积1008 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

GraphAgent 是一个面向图数据的智能体语言助手，旨在将大型语言模型与图结构数据深度结合，解决传统图模型在复杂推理和多步决策上的局限。它基于 Agentic 框架，能够理解图数据中的实体与关系，通过自然语言交互完成图查询、路径推理、子图匹配等任务。其核心能力包括：将图数据转化为语言模型可理解的表示，支持多轮对话式图分析，以及自动规划图算法执行流程。GraphAgent 在 EMNLP 2025 发表，展示了在图问答、图推理等基准上的优越性能，为图数据与 LLM 的融合提供了新范式。项目处于早期阶段，代码以 Jupyter Notebook 形式提供，便于研究者复现和扩展。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 373

核心亮点

  • 首个将 Agent 机制系统引入图语言模型的开源工作，范式新颖
  • 支持多轮对话式图分析，降低图数据使用门槛
  • 在多个图推理基准上表现优于现有图语言模型

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察
  • 依赖 Jupyter Notebook，工程化部署不便

适用场景

  • 图数据库的自然语言查询与交互
  • 知识图谱的复杂推理问答
  • 社交网络或推荐系统中的图分析

替代项目

GraphGPT、GraphLLM、Text2GQL

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