본 논문은 복잡하고 불규칙적인 실세계 그래프 문제(물류, 통신 네트워크, 교통 최적화 등)를 해결하기 위해 다중 에이전트 프레임워크인 MA-GTS를 제안합니다. MA-GTS는 에이전트 협업을 통해 문제를 분해하고, 텍스트 기반 그래프 데이터를 구조화된 그래프 표현으로 매핑하며, 문제 제약 조건과 그래프 구조 규모에 따라 적절한 알고리즘을 동적으로 선택합니다. 이는 효율적인 해결 과정과 해석 가능한 추론 경로를 보장합니다. G-REAL, GraCoRe, NLGraph 등의 벤치마크에서 최첨단 기법들을 능가하는 성능(G-REAL 94.2%, GraCoRe 96.9%, NLGraph 98.4%)을 보이며, GitHub에서 공개 소스로 제공됩니다.
