?arXiv 6-Nov-2025 LLM相关论文(11/42)
?更多论文见主页/合集
?arXiv ID: arXiv:2511.03023
?论文标题: PublicAgent: Multi-Agent Design Principles From an LLM-Based Open Data Analysis Framework
? 问题背景：开放数据资源库蕴含巨大潜力，但其复杂性使非专家用户难以有效利用。从数据集发现到统计分析的全流程中，现有单一LLM方案存在注意力稀释、推理干扰和错误传播等根本性局限，阻碍了公共数据的民主化应用。
? 研究动机：为解决端到端分析中的技术瓶颈，研究团队提出PublicAgent框架。该框架通过多智能体分工协作，实现意图澄清、数据发现、分析和报告生成的专业化处理，从而显著提升复杂分析流程的准确性和可解释性。
? 方法简介：PublicAgent架构包含四个专用智能体：意图澄清智能体解析模糊查询，数据发现智能体执行语义搜索，数据分析智能体生成验证统计代码，报告生成智能体整合结果。通过编排器协调各智能体工作流，确保信息传递的一致性和完整性。
? 实验设计：在五个语言模型和50个多样化查询上进行系统消融实验，验证了五项多智能体设计原则。实验表明，无论模型强弱，专业化架构均能带来显著提升（97.5%胜率），且智能体价值呈现普遍性与条件性并存的特征。
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?arXiv ID: arXiv:2511.03023
?论文标题: PublicAgent: Multi-Agent Design Principles From an LLM-Based Open Data Analysis Framework
? 问题背景：开放数据资源库蕴含巨大潜力，但其复杂性使非专家用户难以有效利用。从数据集发现到统计分析的全流程中，现有单一LLM方案存在注意力稀释、推理干扰和错误传播等根本性局限，阻碍了公共数据的民主化应用。
? 研究动机：为解决端到端分析中的技术瓶颈，研究团队提出PublicAgent框架。该框架通过多智能体分工协作，实现意图澄清、数据发现、分析和报告生成的专业化处理，从而显著提升复杂分析流程的准确性和可解释性。
? 方法简介：PublicAgent架构包含四个专用智能体：意图澄清智能体解析模糊查询，数据发现智能体执行语义搜索，数据分析智能体生成验证统计代码，报告生成智能体整合结果。通过编排器协调各智能体工作流，确保信息传递的一致性和完整性。
? 实验设计：在五个语言模型和50个多样化查询上进行系统消融实验，验证了五项多智能体设计原则。实验表明，无论模型强弱，专业化架构均能带来显著提升（97.5%胜率），且智能体价值呈现普遍性与条件性并存的特征。
