摘要
针对现有代理系统在科学可视化中可靠性不足的问题,本文提出 TopoPilot,一个可扩展的代理框架。该系统采用以可靠性为中心的双智能体架构:编排器负责将用户提示转化为由原子操作组成的工作流,验证器则在执行前评估其结构与语义一致性。通过引入故障模式分类及针对性防护机制,该框架在模拟千轮对话测试中成功率超 99%,显著优于基线方法,有效解决了复杂工作流中的错误执行与信息缺失问题。
AI 推荐理由
论文核心是双智能体架构,将用户指令转化为工作流并验证,属于典型的任务规划与分解研究。
研究机构
University of Utah
论文信息