Os autores apresentam o RAGthoven, um sistema para a Tarefa 1 do SemEval-2026 que decomõe a geração criativa de texto em um pipeline de modelos de linguagem grandes multiestágio fundamentado na teoria computacional do humor. A configuração final aumenta o Planner com geração aumentada por recuperação (RAG) a partir de um corpus de piadas curado e avalia variantes agênticas contra uma linha de base não agêntica.
- O RAGthoven compartilha o 1º lugar com a linha de base Gemini 2.5 Flash em inglês, espanhol e chinês, com intervalos de confiança sobrepostos.
- No espanhol, ele lidera a linha de base por 42 pontos Elo brutos (1182 contra 1140).
- No inglês (1045 contra 1081) e no chinês (1045 contra 1053), a linha de base mantém a classificação bruta mais alta dentro do mesmo empate estatístico.
- Variantes agênticas usando chamadas de ferramentas ao estilo ReAct ou orquestração autônoma não produziram saídas superiores apesar de orçamentos de chamadas de ferramentas maiores.
Os resultados sugerem retornos decrescentes dependentes da linguagem na engenharia de prompts multiestágio elaborada e no andaime agêntico assim que um modelo de fronteira forte está no loop.