Naukowcy przedstawili GraphDC, system multi-agent oparty na strategii divide-and-conquer do rozwiązywania złożonych problemów algorytmicznych na grafach. System dzieli problemy na mniejsze podzadania, które agenci rozwiązują współpracując, co umożliwia skalowanie do bardzo dużych grafów. Badania pokazują, że takie podejście znacznie poprawia wydajność i dokładność w porównaniu z tradycyjnymi modelami pojedynczego agenta.