RoadMapper: A Multi-Agent System for Roadmap Generation of Solving Complex Research Problems

📄 arXiv: 2604.27616v1 📥 PDF

作者: Jiacheng Liu, Zichen Tang, Zhongjun Yang, Xinyi Hu, Xueyuan Lin, Linwei Jia, Ruofei Bai, Rongjin Li, Shiyao Peng, Haocheng Gao, Haihong E

分类: cs.CL, cs.MA

发布日期: 2026-04-30

备注: Accepted to Findings of ACL 2026

💡 一句话要点

提出RoadMapper多智能体系统，提升LLM生成科研路线图能力，节省专家时间。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 多智能体系统 科研路线图 知识增强 迭代优化

📋 核心要点

  1. 现有方法难以生成高质量科研路线图，无法有效指导研究人员解决复杂问题。
  2. RoadMapper采用多智能体系统，模拟专家协作，迭代优化路线图生成过程。
  3. 实验表明，RoadMapper显著提升了LLM生成路线图的质量，并大幅减少了人工干预。

📝 摘要（中文）

本文提出了RoadMap，一个新的基准，用于评估大型语言模型（LLM）构建高质量科研路线图以解决复杂研究问题的能力。研究发现LLM在路线图生成方面存在三个局限性：缺乏专业知识、任务分解不合理以及逻辑关系混乱。为了解决这些挑战，本文提出了RoadMapper，一个基于LLM的多智能体系统，它将科研路线图生成任务分解为三个关键阶段：初始生成、知识增强和迭代的“评论-修改-评估”。实验结果表明，RoadMapper能够提高LLM生成路线图的能力，平均性能提升超过8%，并节省了人类专家84%的时间，突出了其有效性和应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在生成科研路线图时遇到的问题。现有方法，即直接使用LLM生成路线图，存在专业知识不足、任务分解不合理、逻辑关系混乱等痛点，导致生成的路线图质量不高，难以有效指导研究人员解决复杂科研问题。

核心思路：RoadMapper的核心思路是将复杂的路线图生成任务分解为多个阶段，并利用多个智能体模拟专家协作，通过迭代的“评论-修改-评估”过程，逐步提升路线图的质量。这种分解和迭代的方法能够有效弥补LLM在专业知识和逻辑推理方面的不足。

技术框架：RoadMapper包含三个主要阶段：1) 初始生成：利用LLM生成初步的路线图；2) 知识增强：通过检索外部知识库，为路线图补充专业知识；3) 迭代“评论-修改-评估”：多个智能体分别扮演评论员、修改者和评估者的角色，对路线图进行迭代优化。评论员负责指出路线图的不足之处，修改者根据评论员的意见进行修改，评估者负责评估修改后的路线图质量。

关键创新：RoadMapper的关键创新在于其多智能体协作的框架，以及迭代“评论-修改-评估”的流程。这种框架能够有效利用LLM的生成能力，并结合外部知识和专家经验，生成高质量的科研路线图。与现有方法相比，RoadMapper能够更好地模拟人类专家解决问题的过程，从而生成更合理、更有效的路线图。

关键设计：RoadMapper的具体实现细节包括：每个智能体的角色定义和任务分配，知识库的选择和检索策略，以及评论、修改和评估的具体方法。例如，评论员可以利用预定义的规则或LLM生成评论，修改者可以利用LLM或规则进行修改，评估者可以利用预定义的指标或LLM进行评估。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和知识库。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RoadMapper在路线图生成任务上，相较于直接使用LLM，平均性能提升超过8%。更重要的是，RoadMapper能够节省人类专家84%的时间，极大地提高了路线图生成的效率，验证了其在实际应用中的价值。

🎯 应用场景

RoadMapper可应用于科研领域，辅助研究人员快速了解复杂问题，制定研究计划，提高科研效率。此外，该方法还可扩展到其他领域，例如教育、咨询等，帮助用户解决复杂问题，获取结构化知识。

📄 摘要（原文）

People commonly leverage structured content to accelerate knowledge acquisition and research problem solving. Among these, roadmaps guide researchers through hierarchical subtasks to solve complex research problems step by step. Despite progress in structured content generation, the roadmap generation task has remained unexplored. To bridge this gap, we introduce RoadMap, a novel benchmark designed to evaluate the ability of large language models (LLMs) to construct high-quality roadmaps for solving complex research problems. Based on this, we identify three limitations of LLMs: (1) lack of professional knowledge, (2) unreasonable task decomposition, and (3) disordered logical relationships. To address these challenges, we propose RoadMapper, an LLM-based multi-agent system that decomposes the research roadmap generation task into three key stages (i.e., initial generation, knowledge augmentation, and iterative "critique-revise-evaluate"). Extensive experiments demonstrate that RoadMapper can improve LLMs' ability for roadmap generation, while enhancing average performance by more than 8% and saving 84% of the time required by human experts, highlighting its effectiveness and application potential.