用于证据感知材料文献分析的技能合同代理

材料科学文献分析需要同时关注组成、处理、表征和属性关系，但传统的检索增强生成管道很难在单个检索然后生成架构中协调异构任务。在这里，我们提出了 AlphaAgent，一个技能驱动的代理框架，它通过显式的技能契约将基于检索的问答与纸质报告生成分离。专用检索技能将用户请求重写为特定于材料的搜索意图，查询期刊引文报告冶金和冶金工程类别中超过 300,000 篇论文的精选索引，并在初始证据不足时重新制定查询。单独的报告生成技能可解析全文 PDF，以生成结构化的每篇论文分析报告和跨论文摘要。在对 40 个材料科学问题（其中一半需要深度分析推理）的盲评估中，AlphaAgent 的性能显着优于与底层模型、文档索引和检索规模相匹配的基线系统，在机械解释和可信度边界意识方面取得了最大的进步。这些结果表明，明确的任务分离、精细的检索意图和证据感知生成改进了基于大语言模型的材料研究文献分析。