TRUST Agents：面向假新闻检测、可解释验证与逻辑感知声明推理的协作式多智能体框架

TRUST Agents是一个用于可解释事实核查与假新闻检测的协作式多智能体框架。该系统不将验证视为简单的真假分类任务，而是识别可验证的声明、检索相关证据、将声明与证据进行比对、在不确定性下进行推理，并生成可供人类检查的解释。基线流水线由四个专门化智能体组成。声明提取器使用命名实体识别、依存句法分析和基于LLM的抽取来识别事实性声明。检索智能体使用BM25和FAISS执行稀疏与稠密混合搜索。验证智能体将声明与检索到的证据进行比对，并给出带有校准置信度的判定。随后解释智能体生成一份带有明确证据引用、人类可读的报告。为更有效地处理复杂声明，我们引入一个面向研究的扩展，包含三个附加组件：受LoCal式声明分解启发的分解器智能体、受Delphi启发的具有专门验证者角色的多智能体陪审团，以及使用合取、析取、否定和蕴含来组合原子判定的逻辑聚合器。我们在LIAR基准上将两条流水线与微调BERT、微调RoBERTa以及零样本LLM基线进行对比评估。尽管有监督编码器在原始指标上仍更强，TRUST Agents提升了可解释性、证据透明度以及对复合声明的推理能力。结果还表明，检索质量与不确定性校准仍是可信自动事实核查的主要瓶颈。