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Inspector agent
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TopoChunker框架保留文档拓扑以提高RAG性能
研究人员推出TopoChunker，一个新颖的代理框架，旨在通过保留文档的内在拓扑层次结构来改进检索增强生成（RAG）。与线性化文本的传统方法不同，TopoChunker将文档映射到结构化中间表示（SIR）以维护跨片段依赖关系。该框架采用双代理架构，其中检查员代理（Inspector Agent）优化提取路径，精炼代理（Refiner Agent）管理拓扑上下文，从而在GutenQA和GovReport等基准测试中取得了最先进的性能。
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LLM通过双智能体系统创建符合物理规律的材料模型
研究人员开发了一种新颖的多智能体系统，利用大型语言模型生成物理约束本构模型。该方法采用“创建者”智能体提出模型，并由“检查者”智能体根据九个物理约束对其进行严格审计，确保其有效性。该系统在物理上合理的模型比例方面显示出显著的改进，Claude Opus 4.7 达到了 100%，Kimi K2.5 达到了 56%，同时保持了准确性和泛化能力。