Structure for Reading, Prose for Writing: Asymmetric Structural Conditioning in Multi-Agent Document Authoring
阅读宜结构化，写作宜散文：多智能体文档创作中的非对称结构条件化
🧭 多智能体文档生成与结构条件化
ML Research Labs, Canberra, Australia
部署招标应答系统发现：结构化标记利于读取抽取，但嵌套 XML 条件化生成质量从 74% 降至 48%
📌 工作参考价值（4 点）
- 生成式推荐/Agent 中，用于抽取解析的 JSON Schema/XML 不应直接作为生成约束条件；在 prompt 里用自然语言描述输出要求，比嵌套结构化标签更稳定。尤其做对话式推荐或商品描述生成时，模板别过度结构化。
- 负面约束（“不要生成 XX 结构/词”）只命名禁止形式易让模型集中生成该形式；建议配套正面示例、自检清单或后校验器，而不是仅列禁止项。
- 评估生成质量时，若对照的 ground truth 包含模型输入源没有的知识，应拆分“信息可得性”和“模型能力”两类指标，否则会低估系统；在电商文案/搜索改写评估中同样要区分。
- 抽取和生成两阶段应使用不同表示：读取端用结构化解析提升召回，写入端回归自然语言指令和自检，这是可复用的架构选择。