[論文レビュー] G2CP: A Graph-Grounded Communication Protocol for Verifiable and Efficient Multi-Agent Reasoning

Karim Ben Khaled, Davy Monticolo|arXiv (Cornell University)|Feb 13, 2026

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ひとこと要約

G²CP は自由テキストのエージェント間通信をグラフ操作メッセージに置換し、共有知識グラフ上で検証可能・監査可能・トークン効率の高いマルチエージェント推論を可能にするLLMベースのシステム。

ABSTRACT

Multi-agent systems powered by Large Language Models face a critical challenge: agents communicate through natural language, leading to semantic drift, hallucination propagation, and inefficient token consumption. We propose G2CP (Graph-Grounded Communication Protocol), a structured agent communication language where messages are graph operations rather than free text. Agents exchange explicit traversal commands, subgraph fragments, and update operations over a shared knowledge graph, enabling verifiable reasoning traces and eliminating ambiguity. We validate G2CP within an industrial knowledge management system where specialized agents (Diagnostic, Procedural, Synthesis, and Ingestion) coordinate to answer complex queries. Experimental results on 500 industrial scenarios and 21 real-world maintenance cases show that G2CP reduces inter-agent communication tokens by 73%, improves task completion accuracy by 34% over free-text baselines, eliminates cascading hallucinations, and produces fully auditable reasoning chains. G2CP represents a fundamental shift from linguistic to structural communication in multi-agent systems, with implications for any domain requiring precise agent coordination. Code, data, and evaluation scripts are publicly available.

研究の動機と目的

• LLM駆動のマルチエージェントシステムにおけるエージェント間通信を正確かつ検証可能にする必要性を動機づけ、意味的ドリフトと幻覚を防ぐ。
• 共有知識グラフ上で明示的なグラフ操作を用いるグラフ基盤の通信プロトコル（G²CP）を導入する。
• グラフベースのマルチエージェント推論に対する監査可能・決定論的推論と完成保証を示す。
• グラフ操作を介して協調する4つの専門エージェントを含む産業知識管理設定でG²CPを検証する。

提案手法

• ノード、エッジ、タイプ、埋め込み、属性を持つ共有媒体として異種知識グラフGを定義する。
• G²CPメッセージを <sender, receiver, perf, op, ctx> の形式で形式化し、パフォーマティブとして REQUEST、INFORM、QUERY、PROPOSE、CONFIRM、REJECT、UPDATE を用いる。
• グラフ操作を TRAVERSE と UPDATEとして定義し、厳密な意味論と返却形式（SUBGRAPH、PATHS、LEAVES）を指定する。
• 社会的約束C(x,y,p)に従い、エージェント間のコミットメントを社会的約束に基づいて規定する。
• G²CP の決定論性・監査可能性・完成性を証明し、セキュリティ/信頼モデルを論じる。
• 診断エージェント、手続きエージェント、合成エージェント、取り込みエージェントからなるマルチエージェントアーキテクチャを説明する。各エージェントは操作選択のためにLLMsを使用するが、通信はG²CP のみを介して行う。
• メッセージ解析、セキュリティ検証、グラフ操作実行、監査ログ記録の実行時エンジンを提示する。グラフストレージには Neo4j、メッセージングには Kafka を使用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LLM によって動作するマルチエージェントシステムにおいて、グラフ基盤の通信プロトコルは検証可能で監査可能な推論を提供できるか。
• RQ2 自然言語のエージェント間通信をグラフ操作に置換することは、トークン使用量と幻覚を削減しつつタスク精度を向上させるか。
• RQ3 産業設定におけるG²CPの形式的特性（決定論性、監査可能性、完成性）をどの程度確立できるか。
• RQ4 G²CP は実世界に近い産業メンテナンスシナリオにおいて、自由テキストベースのベースラインと比較してどのように性能が異なるか。

主な発見

指標	FTMA	JSMA	Single	G²CP
Task Accuracy	0.67	0.74	0.71	0.90
Token Efficiency	2,847	2,134	1,456	768
Hallucination Rate	0.23	0.18	0.14	0.02
Cascading Errors	0.31	0.19	0.00	0.00
Auditability	0.42	0.68	1.00	1.00
Avg Response Time (s)	4.2	3.8	2.1	2.9

• G²CP は自由テキストベースラインと比較してエージェント間通信トークンを73%削減する。
• G²CP は自由テキストベースラインよりタスク完了精度を34%向上させる（0.90 対 0.67）。
• G²CP は連鎖的な幻覚を排除し、幻覚発生率を自由テキストベースラインの23%から2%に減少させる。
• G²CP はグラフ操作から再現可能な完全な推論痕跡を備え、監査可能性を実現する。
• 500 シナリオの評価と21件の実世界ケースを含む評価で、G²CP は完全に監査可能な推論チェーンと決定論的な操作実行を提供する。