TopoPilot: Reliable Conversational Workflow Automation for Topological Data Analysis and Visualization
作者: Nathaniel Gorski, Shusen Liu, Bei Wang
分类: cs.HC, cs.AI, cs.GR, cs.LG
发布日期: 2026-03-26
💡 一句话要点
TopoPilot：面向拓扑数据分析与可视化的可靠对话式工作流自动化框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Agentic系统 科学可视化 拓扑数据分析 工作流自动化 可靠性 大型语言模型 双Agent架构
📋 核心要点
- 现有agentic系统在生成科学可视化方面存在可靠性问题，容易出现无效操作和错误，尤其是在复杂工作流中。
- TopoPilot采用双agent架构，分离了解释和验证过程，通过编排agent生成工作流，验证agent评估其有效性和一致性。
- 实验结果表明，TopoPilot在复杂对话场景下的成功率超过99%，显著优于没有全面保障机制的基线方法。
📝 摘要（中文）
本文提出TopoPilot，一个可靠且可扩展的agentic框架，用于自动化复杂的科学可视化工作流。该框架通过系统性的保障机制和验证方法来确保操作的可靠性。虽然主要用例是拓扑数据分析和可视化，但该框架被设计为可以推广到其他可视化领域。TopoPilot采用以可靠性为中心的双agent架构，其中编排agent将用户提示转换为由原子后端操作组成的工作流，而验证agent在执行前评估这些工作流，强制执行结构有效性和语义一致性。这种解释和验证的分离减少了代码生成错误并保证了正确性。模块化架构通过隔离组件并无缝集成新的描述符和领域特定工作流来进一步提高鲁棒性，而无需修改核心系统。为了系统地解决可靠性问题，本文引入了故障模式分类法，并为每个类别实施了有针对性的保护措施。在模拟1000次跨100个提示的多轮对话的评估中，包括对抗性和不可行的请求，TopoPilot的成功率超过99%，而没有全面保障和检查的基线则低于50%。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于大型语言模型（LLM）的agentic系统在自动化科学可视化工作流时，可靠性不足。具体表现为：执行无效操作、引入细微但重要的错误，以及在输入不明确时未能请求缺失的信息。这些问题在实际应用中会被放大，因为真实世界的工作流通常比标准基准更复杂。因此，如何在自主可视化流程中确保可靠性是一个开放的挑战。
核心思路：TopoPilot的核心思路是采用一个以可靠性为中心的两阶段架构，将工作流的生成（解释）和验证过程分离。通过引入一个专门的验证agent，在工作流执行前对其进行评估，从而避免无效或错误的指令被执行。这种设计旨在减少代码生成错误，并强制执行正确性保证。
技术框架：TopoPilot采用双agent架构，包含两个主要模块：编排agent和验证agent。编排agent负责将用户自然语言提示转换为由原子后端操作组成的工作流。验证agent则负责评估这些工作流，检查其结构有效性和语义一致性。此外，TopoPilot采用模块化架构，允许无缝集成新的描述符和领域特定的工作流，而无需修改核心系统。
关键创新：TopoPilot的关键创新在于其可靠性优先的设计理念和双agent架构。通过分离解释和验证，并引入针对特定故障模式的保护措施，显著提高了工作流的可靠性。此外，模块化架构增强了系统的可扩展性和适应性。
关键设计：论文中提到引入了故障模式分类法，并针对每种故障模式实施了有针对性的保护措施。具体的保护措施和验证agent的实现细节（例如，使用的验证规则、约束条件等）在论文中没有详细展开，属于未知信息。此外，编排agent和验证agent的具体实现方式（例如，使用的LLM模型、prompt工程技巧等）也属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TopoPilot在模拟的1000次多轮对话中，成功率超过99%，显著优于没有全面保障和检查的基线方法（成功率低于50%）。该实验涵盖了对抗性和不可行的请求，证明了TopoPilot在复杂和具有挑战性的场景下的鲁棒性和可靠性。
🎯 应用场景
TopoPilot具有广泛的应用前景，可用于自动化各种科学可视化工作流，尤其是在拓扑数据分析、计算流体力学、分子动力学等领域。该框架可以帮助研究人员更高效地探索和理解复杂的数据集，加速科学发现过程。此外，TopoPilot的可靠性设计使其能够安全地应用于对结果准确性要求高的场景。
📄 摘要（原文）
Recent agentic systems demonstrate that large language models can generate scientific visualizations from natural language. However, reliability remains a major limitation: systems may execute invalid operations, introduce subtle but consequential errors, or fail to request missing information when inputs are underspecified. These issues are amplified in real-world workflows, which often exceed the complexity of standard benchmarks. Ensuring reliability in autonomous visualization pipelines therefore remains an open challenge. We present TopoPilot, a reliable and extensible agentic framework for automating complex scientific visualization workflows. TopoPilot incorporates systematic guardrails and verification mechanisms to ensure reliable operation. While we focus on topological data analysis and visualization as a primary use case, the framework is designed to generalize across visualization domains. TopoPilot adopts a reliability-centered two-agent architecture. An orchestrator agent translates user prompts into workflows composed of atomic backend actions, while a verifier agent evaluates these workflows prior to execution, enforcing structural validity and semantic consistency. This separation of interpretation and verification reduces code-generation errors and enforces correctness guarantees. A modular architecture further improves robustness by isolating components and enabling seamless integration of new descriptors and domain-specific workflows without modifying the core system. To systematically address reliability, we introduce a taxonomy of failure modes and implement targeted safeguards for each class. In evaluations simulating 1,000 multi-turn conversations across 100 prompts, including adversarial and infeasible requests, TopoPilot achieves a success rate exceeding 99%, compared to under 50% for baselines without comprehensive guardrails and checks.