KnowForge：角色分工智能体提升多模态文档问答
原文标题：Locate, Judge, Read: Role-Specialized Tool Agents over a Knowledge-Point Index for Open-Domain Multimodal Document QA
重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
研究者提出 KnowForge，将检索增强问答拆分为 Locator 搜索智能体与 Deep Reader 阅读智能体，并加入桥接判断与证据池。在 M3DocVQA 上 F1 达 47.5，超过 M3DocRAG 11 个点；在 MultiHop-RAG 上准确率 73.5，超过已发表的 RAG 与 GraphRAG 结果。
- 问题
- 异构文档问答中单一模型既检索又阅读，导致该读时仍反复搜索。
- 方法
- 按职责拆分流水线：Locator 只搜索、桥接判断强制第二跳、证据池合并排序、Deep Reader 只读文本图像表格。
- 结果
- M3DocVQA 上 F1 47.5，超 M3DocRAG 11.0 点；MultiHop-RAG 准确率 73.5；MMLongBench-Doc 从 34.8 升至 47.0。
- 影响
- 证明检索与阅读分工比单智能体自调度更有效，为多模态 RAG 系统架构提供可直接照搬的拆分范式。
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