TopoAgent：一种用于多模态科学推理的自我进化拓扑智能体

针对多模态大模型在科学推理中因单体线性规划导致的视觉语义错位及长上下文幻觉问题，本文提出 TopoAgent。该自我进化拓扑框架用动态状态隔离图演化取代线性轨迹，前端分解器将复杂查询拆解为视觉锚定原子并构建有向无环图，实现严格上下文隔离。此外，引入自适应原子裂变机制，在运行时动态细分瓶颈节点。实验表明，该方法在数理化学科显著优于现有线性框架，提供了鲁棒且自校正的自主推理范式。