arXiv · Multiagent Systems· Chiraag Singh Anand, Xue Wen Tan, Lionel Teo, Eric Tan·2026-10-01 12:00· 2 小时前精选AI 评分62

ARCHER：用于可执行法规的智能体规则与合规框架

ARCHER: Agentic Rule and Compliance Harness for Executable Regulations

AI 导读

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。

推荐理由

ARCHER 通过确定性多智能体编排显著提升合规检查准确率，并为自建开源模型提供低成本高准确率的可行路径。