ScholarStack：面向科学智能体的分层研究资产编排与跨任务复用
ScholarStack: Layered Research Asset Orchestration and Cross-Task Reuse for Scientific Agents
ScholarSeed AI 团队提出 ScholarStack，将论文集合编译为可复用、带版本与溯源信息的三层研究资产：论文级陈述、领域级组织和跨论文证据综合。在覆盖十种任务设置的四个任务族中，使用该资产的智能体在跨论文证据类任务（如多论文问答与文献综述生成）上质量提升，且所有测量任务的查询时 token 成本均下降。
作者：ScholarSeed AI Team：Caoqinwei Gong、Xue Jiang、Wei Luo、Xiaoyu Qiu、Jiayi Sheng、Yi Wang、Zheng Yu、Ao Zhang、Haifan Zhang、Hanwei Zhang、Jihai Zhang、Yuan Cao、Wei Chen、Liyun Dai、Wenkai Fang、Guanglei Wang、Kai Ying、Tingyu Zhu、Wotao Yin
摘要：科学智能体支持一系列基于文献的研究任务，例如检索、问答、基于证据的生成和论断评估。然而，大多数现有系统围绕单个任务组织：相同的论文被反复检索、切分和解读，而在一个任务中建立的理解难以在下一个任务中复用。我们提出 ScholarStack，一个分层研究资产框架，将论文集合编译为可复用、带版本且保留来源的资产，涵盖三个互补层次：基于原文的论文级陈述、领域级组织，以及基于证据的跨论文综合。一个通用访问接口按每项任务所需的证据粒度返回任务特定视图，同时保留研究条件、来源可追溯性和验证状态。我们在涵盖十种任务设置的四个任务族上实例化该框架，在匹配基础模型下，将使用编译资产的智能体与任务特定基线进行比较。质量提升集中在需要跨论文证据的任务上，例如多论文问答和文献综述生成；在每项被测量的任务上，查询时的 token 成本均下降，因为资产只需编译一次即可跨任务复用。这些结果表明，分层研究资产可以作为科学智能体的共享基础设施，将基于文献的辅助从孤立的文档处理转向累积的、基于证据的工作流。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2609.23735 [cs.AI] |
| （或本版本使用 arXiv:2609.23735v3 [cs.AI]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.23735 由 DataCite 颁发 arXiv DOI |
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来自：Wei Luo [查看电子邮件]
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org