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依据研究架构图重绘。多模型大纲规划与报告生成共享工具层；自定义大纲可绕过自动规划。反思轮数与 Inspector 均可配置，最终报告支持来源追溯。右侧为研究中的评估设计，不表示每次生成都执行完整评估。
OUTPUT · JOURNAL ARTICLE · UNDER REVIEW
AutoToxReporter: A Multi-Agent System for Multi-Source Chemical Toxicity Evidence Integration and Toxicological Report Generation
内容简介
化学品毒理学评估需要专家将碎片化的证据综合为来源可追溯的报告。 这一过程耗时且难以规模化，而现有自动化工具大多仅解读单一平台的数据。 本文开发了 AutoToxReporter——一个整合多平台证据并为指定毒性终点生成结构化报告的多智能体系统。 我们在不同工作流配置下评估了该系统，并考察了各组件对报告生成的影响。 在所有测试条件下，AutoToxReporter 生成的报告结构总体完整、证据组织清晰。 对抽样报告的人工评估发现，94.1% 的引文支持其对应陈述。 该系统整合了定量构效关系预测、数据库记录与文献证据， 同时保留了报告陈述与其来源之间的链接。 AutoToxReporter 为多来源毒理学证据整合与面向特定终点的报告生成提供了可复现的框架， 也展示了大语言模型智能体如何在保持来源可追溯性的前提下，支撑证据密集型的毒理学写作。
系统架构
AutoToxReporter · 系统架构
作者
Yang C, Zhang Z, Fang J, Li W, Liu G, Tang Y.
稿件说明
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