刚读完GraphDC的论文，感觉这思路挺有意思。核心是把大图切碎，让多个专用智能体并行处理子图，最后主智能体缝合结果。技术上，这种“分而治之”策略直接解决了LLM在图算法上的两个痛点：一是上下文窗口限制，二是多步推理中的“遗忘”问题。我实测过类似方法，在小规模图（节点<100）上效果还行，但GraphDC声称能扩展到更大规模，关键看子图划分的粒度——太粗容易丢失全局结构，太细又增加通信开销。个人经验是，图算法推理的瓶颈往往不在计算而在“结构感知”，GraphDC的多智能体协作能否真正捕捉到子图间的依赖关系，我持谨慎乐观。问题1：当子图边界切割了关键路径时，主智能体的整合策略如何避免信息碎片化？问题2：这种多智能体框架的推理延迟是否随节点数线性增长？行业角度看，GraphDC为图推理提供了一个实用方向，但距离替代传统图算法（如DFS、Dijkstra）还有差距。我猜未来会有混合方案：小图直接用LLM，大图才启动多智能体。大家怎么看这种权衡？欢迎分享自己的踩坑经验。