arXiv cs.AI· Arleth Salinas, Ishrat Jahan Eliza, Valerio Pascucci·· 1 天前AI 评分26
Food Critic：可审计餐厅安全推理的智能体可视化系统
Food Critic: An Agentic Visualization System for Auditable Restaurant-Safety Reasoning
AI 导读
Food Critic 是一个面向餐厅决策支持的智能体可视化系统，将公共卫生检查记录与大众点评数据结合，并把智能体的推理过程外化为可检查的视觉证据。系统设置三种接地条件：仅数据库的 ReAct 智能体、可访问食品安全法规的检索增强智能体，以及生成结构化假设与类型化证据的本体引导智能体。研究在每种接地条件下用多个用例评测了 LLM 模型。
正文 · AI 翻译
摘要：生成式 AI 智能体正越来越多地被嵌入可视化系统，这些系统能够搜索数据、调用工具、总结证据并生成建议。然而，当智能体仅依赖自身知识时，可视化问题不仅在于智能体是否提供了有用的答案，还在于用户能否检查该答案的依据。我们提出了 Food Critic，这是一个面向食客餐厅决策支持的智能体可视化系统，它将公共卫生检查记录与大众点评数据整合在一起。该系统在三种条件下为智能体提供依据：仅使用数据库的 ReAct 智能体、可访问食品安全法规的检索增强智能体，以及生成结构化假设和类型化证据的本体引导智能体。Food Critic 将这些依据下智能体的推理外化为可检查的可视化证据。我们在智能体系统的每种依据下，用多个用例评估了 LLM 模型。我们的工作将餐厅选择定位为一个具体案例，用于研究人机协作、智能体推理的可视化溯源，以及面向有依据的生成式 AI 决策支持的可视界面设计。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；多智能体系统（cs.MA） |
| 引用为： | arXiv:2611.15843 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2611.15843v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.15843 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Ishrat Jahan Eliza [查看电子邮件]
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2026年11月11日星期三 18:57:07 UTC（5,625 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org