論文の概要: Multi-Turn Agentic Scientific Literature Search via Workflow Induction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00597v2
- Date: Fri, 03 Jul 2026 12:21:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 13:04:58.3822
- Title: Multi-Turn Agentic Scientific Literature Search via Workflow Induction
- Title（参考訳）: ワークフロー誘導による多言語エージェント科学文献検索
- Abstract要約: 本稿では,科学検索をワークフロー誘導としてフレーム化する多ターン文献検索エージェントPaperPilotを紹介する。
アンカー紙とユーザクエリが与えられた後、PaperPilotは、キーワード検索、引用拡張、フィルタリング、スコアリング、再ランク付け、エビデンス抽出を含む、ペーパー検索オペレータの実行可能なDAGを構築し、クエリとワークフロー自体を洗練するためにユーザフィードバックを使用する。
実験の結果、PaperPilot-9BはQwen3.5-9B基を多ターン相互作用で改善し、hit@5を58.0から77.0に、MRRを47.5から59.4に、nDCG@を増大させた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.48960698773641
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scientific literature search often requires more than retrieving papers from a single query: users' intents are underspecified, preference-dependent, and evolve through interaction. Existing search agents typically rely on fixed pipelines or implicit language-only reasoning, making their search strategies difficult to control, inspect, and refine. We introduce PaperPilot, a multi-turn literature search agent that frames scientific search as workflow induction. Given an anchor paper and a user query, PaperPilot constructs an executable DAG of paper-search operators, including keyword search, citation expansion, filtering, scoring, reranking, and evidence extraction. User feedback is then used to refine both the query and the workflow itself. We train PaperPilot with supervised workflow imitation and preference optimization over controlled workflow corruptions. Experiments show that PaperPilot-9B improves over the base Qwen3.5-9B toolset agent under multi-turn interaction, increasing Hit@5 from 58.0 to 77.0, MRR from 47.5 to 59.4, and nDCG@10 from 26.8 to 32.5, while reducing workflow execution errors from 9.5% to 0%. These results show that explicit, editable search workflows provide an effective and controllable interface for aligning literature search agents with complex scientific intent.
- Abstract（参考訳）: 科学文献検索は、しばしば単一のクエリから論文を検索する以上のものを必要とする:ユーザーの意図は不明確で、好みに依存し、対話を通じて進化する。
既存の検索エージェントは通常、固定パイプラインや暗黙の言語のみの推論に依存しており、検索戦略の制御、検査、洗練が困難である。
本稿では,科学検索をワークフロー誘導としてフレーム化する多ターン文献検索エージェントPaperPilotを紹介する。
アンカー紙とユーザクエリが与えられたPaperPilotは、キーワード検索、引用拡張、フィルタリング、スコアリング、再ランク付け、エビデンス抽出を含む、ペーパー検索オペレータの実行可能なDAGを構築する。
ユーザからのフィードバックは、クエリとワークフロー自体を洗練するために使用される。
制御されたワークフローの破損に対して、教師付きワークフローの模倣と好みの最適化を施してPaperPilotを訓練する。
実験の結果、PaperPilot-9BはベースQwen3.5-9Bツールセットエージェントをマルチターンインタラクションで改善し、Hit@5を58.0から77.0に、MRRを47.5から59.4に、nDCG@10を26.8から32.5に、ワークフローの実行エラーを9.5%から0%に削減した。
これらの結果は、明示的で編集可能な検索ワークフローが、文学検索エージェントを複雑な科学的意図に整合させる効果的な、制御可能なインターフェースを提供することを示している。
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