Data Journalist Agent: Transforming Data into Verifiable Multimodal Stories
数据记者智能体：端到端生成可溯源的交互式数据报道
🧭 Agent · 多智能体协作与可验证内容生成 ★ 深度解读
University of Oxford · Stanford University
提出七角色虚拟新闻室与 Inspector 证据链机制，将原始数据转化为可验证的多模态互动文章
📌 工作参考价值（4 点）
- 可溯源的 Agent 输出设计：Inspector 将最终页面的每个声明（数值、图表、引用）绑定到上游的代码行或源 URL。在电商 Agent（如导购、客服、报告生成）中可借鉴这一模式，对每一条生成的内容附加证据指针，实现“可审计的推荐理由”或“可核查的 AIGC 描述”。
- 多角色协作的工作流编排：Detective-Analyst-Editor-Designer-Programmer 的分工清晰，尤其适合需要外部搜索、数据分析、叙事构建的复杂流程。在电商场景下，可以把市场洞察 Agent、商品知识库、文案撰写 Agent 和交互式落地页生成串联，提升从数据到营销内容的自动化程度。
- 多模态生成与受众适配：Designer 根据数据主题和读者偏好动态选择交互形式（地图、音频、可玩 demo），而非强制静态图表。在推荐解释或商品展示中，可以借鉴“先理解读者/场景，再生成最适配的媒体形态”的思路，例如对地理相关的生鲜推荐使用交互地图，对音乐类商品嵌入音频试听。
- 用计算机使用 Agent 做低成本评估：采用 browser-use agent 对交互式页面进行自动化评审，与人类评分排名有 0.44 的 Spearman 相关，可用作快速迭代期的排序性评估，节省人工费。在生成式推荐首页、导购页面等交互产出上，该思路可用于回归测试或候选排序。