論文の概要: MARDoc: A Memory-Aware Refinement Agent Framework for Multimodal Long Document QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05749v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 06:23:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.591237
• Title: MARDoc: A Memory-Aware Refinement Agent Framework for Multimodal Long Document QA
• Title（参考訳）: MARDoc:マルチモーダル文書QAのためのメモリ対応リファインメントエージェントフレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,長期文書QAを3つの特殊エージェントに分解するメモリ・アウェア・リファインメント・エージェント・フレームワークを提案する。 イテレーションを通じてエージェントは、完全に蓄積されたインタラクション履歴ではなく、動的に更新された構造化メモリに依存する。 MMLongBench-DocとDocBenchの実験により、MARDocは、同じバックボーンベースラインよりも優れた結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.25080415779712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Iterative retrieval-reasoning agents have recently shown promise for multimodal long-document question answering. However, most existing systems maintain a single growing context that mixes retrieval traces, observations, and intermediate reasoning. As interactions accumulate, key evidence becomes scattered and diluted, making multi-hop reasoning noisy. We propose MARDoc, a Memory-Aware Refinement Agent framework that decouples long-document QA into three specialized agents: an Explorer for multi-granularity multimodal retrieval, a Refiner for distilling interaction traces into structured evidence and reasoning memories, and a Reflector for checking evidence sufficiency and providing targeted feedback. Across iterations, the agents rely on a dynamically updated structured memory rather than a full accumulated interaction history. This design reduces context noise while preserving answer-critical facts and their logical dependencies. Experiments on MMLongBench-Doc and DocBench show that MARDoc achieves strong results, outperforming same-backbone baselines and demonstrating the effectiveness of structured memory for agentic document QA.
• Abstract（参考訳）: 反復検索推論エージェントは、最近マルチモーダルな長期文書質問応答を約束している。 しかし、既存のシステムのほとんどは、検索トレース、観測、中間的推論を混合した単一の成長コンテキストを維持している。 相互作用が蓄積されると、重要な証拠が散らばって希薄になり、マルチホップ推論ノイズが生じる。 MARDoc, 長期文書QAを3つの特殊エージェントに分解するメモリ・アウェア・リファインメント・エージェント・フレームワークを提案する。 イテレーションを通じてエージェントは、完全に蓄積されたインタラクション履歴ではなく、動的に更新された構造化メモリに依存する。 この設計は、応答クリティカルな事実とその論理的依存関係を保持しながら、コンテキストノイズを低減する。 MMLongBench-DocとDocBenchの実験では、MARDocは、同じバックボーンベースラインを上回り、エージェント文書QAにおける構造化メモリの有効性を示す。

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