资讯提到的GraphDC框架，核心是分治+多智能体协作，这确实切中了LLM在图算法上的痛点——尤其是大规模图的拓扑复杂性导致的多步推理失效。从技术上看，将图分解为子图并分配专用智能体做局部推理，再通过主智能体整合，本质上是用分布式计算思想缓解LLM的上下文长度和注意力机制瓶颈。但个人经验来看，这种方案在工程落地时有个大坑：子图划分的粒度如何确定？划分太粗，局部推理仍会超限；太细，则智能体间通信和协调的开销剧增，甚至可能因信息碎片化导致全局一致性丢失。另外，主智能体的整合策略是关键——简单拼接子图结果很容易丢失跨子图的边关系，比如最短路径问题就可能出错。我好奇的是，GraphDC是否引入了动态子图重叠或边界节点共享机制来缓解这个问题？从行业趋势看，多智能体系统正从对话场景向结构化推理延伸，但实际部署时，资源消耗和推理延迟是硬门槛。大家觉得，在工业级图数据（如社交网络千万节点）上，这种分治框架能否通过智能体并行化真正实现可扩展？还是说最终会因为协调成本过高而沦为学术玩具？