LEDGERMIND: Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger
LEDGERMIND：基于结构化证据账本的溯源约束多模态智能推理
🧭 溯源约束的多模态Agent推理框架
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) · The University of Hong Kong · Tsinghua University · University of Sussex
将多模态Agent轨迹构建为溯源约束状态机，用结构化证据账本限制推理，提升准确性与轨迹忠实度
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商商品问答或推荐解释等场景中，可借鉴结构化证据账本约束Agent的推理链：要求每条中间论断必须引用来自工具调用（如商品数据库、图像识别）的确定证据，防止产生“幻象接地”式的错误推荐理由。
- 自适应双路分发器根据查询复杂度动态选择推理深度，可迁移至搜索/推荐系统中的多模态查询处理：简单意图走轻量路径，避免过度调用昂贵模型，兼顾效率与准确性。
- 事件触发验证与修复引擎可应用于实时纠错：当监测到推理过程中的证据不一致时，仅允许基于已有账本条目的修复操作，杜绝凭空捏造信息，保障推荐理由的事后可审计性。
- 三层接地协议（实体级、数值级等校验）可直接用于商品属性抽取与校验，确保生成的商品描述或推荐文案中实体名称、数值参数等与原始多模态信息严格一致，降低事实性错误。