MERMAID：基于多智能体迭代知识落地的记忆增强检索与推理用于真实性评估

评估网络内容真实性日益关键。现有方法常将证据检索视为静态孤立步骤，缺乏跨声明的证据管理与复用。本文提出 MERMAID，一种记忆增强的多智能体真实性评估框架，紧密耦合检索与推理过程。该框架在“推理 - 行动”迭代流程中集成智能体驱动搜索、结构化知识表示及持久化记忆模块，支持动态证据获取与跨声明复用。通过保留检索证据，减少了冗余搜索，提升了验证效率与一致性。实验表明其在多个基准上达到最先进水平。