ARCHER：用于可执行法规的智能体规则与合规框架

论文提出 ARCHER，一种测试驱动、确定性编排的多智能体程序合成框架，可从监管规范自动生成可审计的验证代码。实验覆盖四种骨干模型，ARCHER 相比单次提示基线平均联合准确率提升 82%；自建开源模型能以约 1/4 成本达到前沿 API 97.8% 的准确率。