摘要
自主多智能体系统在事故调查中需确保主张基于证据而非内部推断。现有方法缺乏对下游行动的原则性控制。本文提出 GSAR 框架，将主张分为四类并赋予特定权重，计算非对称矛盾惩罚得分，进而驱动包含“继续、再生、重规划”的三层决策函数。该机制在明确计算预算下实现有界迭代的外部循环，有效结合证据类型评分与分层恢复策略，显著提升系统可信度。
AI 推荐理由
论文提出基于幻觉检测的重新规划框架，核心在于根据证据类型驱动任务重规划决策。
研究机构
Oracle Corporation
论文信息