ReCite：忠实引用的代理推理

准确的引用是学术写作、追溯知识渊源和证实核心主张的基础。然而，手动浏览不断增长的科学文献变得越来越困难，这促使人们依赖自动引文推荐。虽然现代检索增强架构在很大程度上减少了不存在论文的捏造，但当前依赖语义相似性的系统却与错误归因作斗争，经常引用无法在逻辑上支持作者主张的真实论文。为了应对这一挑战，我们认为准确的引用需要从基于相似性的搜索转向主动的声明级推理。我们提出了 ReCite，一个解耦的代理框架，可以协调位置感知、意图感知查询规划和反射验证。经过综合推理轨迹的训练，我们的代理验证主张证据的一致性，并在检索到的候选人缺乏逻辑支持时触发自我纠正循环。实验表明，我们的轻量级框架在严格的引用准确性方面优于最先进的大规模生成模型。通过将文献匹配建立在可验证的逻辑而不是语义重叠的基础上，ReCite 为自动化学术写作奠定了可靠的基础。