MEA：面向忠实模型解释的奖励驱动多智能体系统

MEA 是一个多智能体框架，用 Proposer 智能体按问题和模态选择并配置解释工具，用 Actor 智能体端到端优化忠实性，覆盖表格、文本和视觉模态。它引入特征归因、反事实推理和虚假特征检测等问题类型，并配以基于扰动的忠实性指标。在六个数据集上，MEA 相对未训练骨干模型带来 +28%（表格）、+21%（文本）、+34%（视觉）的忠实性提升，优于事后解释器、智能体和闭源基线。