Detect by Yourself: Self-Designing Agentic Workflows for Few-Shot Graph Anomaly Detection

Este artigo apresenta o SignGAD, uma nova estrutura para detecção de anomalias em grafos com poucos exemplos, que projeta fluxos de trabalho de detecção condicionados à tarefa em vez de usar detectores fixos. Ele aborda desafios de adaptabilidade e evidências fracas, selecionando codificações de grafo e designs de detector apropriados para explorar sinais de anomalia específicos da tarefa.