Исследователи представляют PaperPilot, многоэтапного агента поиска литературы, который рассматривает научный поиск как индукцию рабочего процесса для решения задач с неопределенными и изменяющимися намерениями пользователей. На основе опорной статьи и запроса система строит исполняемый DAG операторов поиска, который можно уточнять с помощью обратной связи пользователя.
- PaperPilot-9B превосходит базового агента toolset Qwen3.5-9B при многоэтапном взаимодействии.
- Hit@5 увеличивается с 58.0 до 77.0, MRR с 47.5 до 59.4, а nDCG@10 с 26.8 до 32.5.
- Ошибки выполнения рабочего процесса снижаются с 9.5% до 0%.
Результаты демонстрируют, что явные, редактируемые рабочие процессы поиска обеспечивают эффективный и контролируемый интерфейс для согласования агентов поиска литературы со сложными научными намерениями.