1. Graph-RAG科研智能体  

   构建面向实验设计的动态知识图谱检索与规划系统（Graph-RAG Lab Agent），开发支持可证伪假设生成的智能推理框架（Graph-RAG for Hypothesis），实现科研数据的图谱化认知与推理。

2. 图结构多智能体协同  

   提出拓扑自适应的图通信与角色涌现机制（Graph-Comm MARL），设计基于图匹配与拍卖理论的资源分配智能体（Graph-Matching Agents），优化复杂环境下的多智能体协作效率。

3. 因果干预与反事实推理  

   开发基于因果图的最优干预策略智能体（Intervention Agent），实现不确定性最小化的主动学习；构建反事实对话智能体（Counterfactual Dialogue Agent），支持基于因果结构的问询与语义澄清。

4. 可验证安全代理系统  

   建立图逻辑约束与策略屏蔽的安全执行框架（Shielded Graph Agent），设计可证明的图规划与策略一致性训练机制（Proof-of-Plan），确保智能体行为的安全性与可验证性。

5. 工具图谱与技能组合  

   开发工具图上的路径规划与组合调用系统（ToolGraph Router），构建可复用技能图的层级规划智能体（SkillGraph Planner），实现工具与技能的结构化管理和灵活组合。

6. 科学发现智能体  

   设计多智能体博弈式分子与反应网络探索框架（Molecule Game Agents），开发表面/晶格图上的活性位点规划系统（Catalyst/Materials Agent），推动分子设计与材料发现的智能化进程。