InfoAgent：循证信息图表的可追踪生成和修复

可靠的信息图表生成需要事实、符号和视觉关系通过渲染和修改保持一致。纠正一个元素还需要跟踪其支持证据以及受更改影响的依赖关系。我们提出 InfoAgent，一个用于 证据绑定的视觉符号程序合成的免训练框架。其信息图视觉描述（IVD）在类型化依赖图中记录事实有效负载、证据来源、执行路线和验证义务。检索到的设计先验指南编译和分层执行将光栅合成与可编辑的符号和绑定对象相结合，同时保留其痕迹。依赖项感知修复可本地化更正，重新检查受影响的依赖项，并要求受保护的义务在声明的检查器下保持满足。未解决的义务仍然很明确。在 IGenBench 上，InfoAgent 获得了 93.0 Q-ACC 和 59.0 I-ACC。我们还引入了 InfoGraphicBench-Evidence，使用相同的证据和初始 IVD，200 个测试请求的完整检查表通过率从相同 IVD 提示的 21.5\% 增加到初始分层输出的 23.5\% 和修复后的 28.5\%。在 120 个经过审核的修复案例中，局部修复平均编辑了 12.4% 的画布，而全局修复的编辑比例为 67.3%。