AEGIS：用于学术论文中地理区域提取与识别的智能体
机器学习
2025-09-15 v1 人工智能
摘要
保持与学术文献快速增长的同步为研究者、资助机构和学术社群带来了重大挑战。为解决学术发现中所需的耗时手动工作，本文提出一种新型全自动系统，实现从数据发现到直接行动的过渡。我们的管道演示了一种专门的 AI 智能体“Agent-E”如何被任务化，以识别会议论文中特定地理区域的论文，然后执行机器人流程自动化（RPA）以完成预定义动作，例如提交提名表格。我们在 586 篇来自五个不同会议的论文上对系统进行了验证，其中它成功识别了所有目标论文，召回率达 100%，准确率几乎为 99.4%。这一演示凸显了面向任务的 AI 智能体不仅能过滤信息，还能主动参与并加速学术社群工作流程的潜力。
引用
@article{arxiv.2509.09470,
title = {AEGIS: An Agent for Extraction and Geographic Identification in Scholarly Proceedings},
author = {Om Vishesh and Harshad Khadilkar and Deepak Akkil},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.09470},
year = {2025}
}
备注
5 pages, 2 figures