ChartAgent: A Chart Understanding Framework with Tool Integrated Reasoning

📄 arXiv: 2512.14040v1 📥 PDF

作者: Boran Wang, Xinming Wang, Yi Chen, Xiang Li, Jian Xu, Jing Yuan, Chenglin Liu

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-12-16

💡 一句话要点

提出ChartAgent，一个工具集成推理的图表理解框架，提升稀疏标注下的鲁棒性。

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

关键词: 图表理解 工具集成推理 多模态学习 知识推理 视觉解析

📋 核心要点

  1. 现有MLLM图表理解方法依赖显式文本标注，缺少关键数字时性能显著下降，鲁棒性不足。
  2. ChartAgent采用工具集成推理，将复杂图表分析分解为可观察、可重放的步骤，模拟人类认知。
  3. ChartAgent通过动态编排模块化工具库，并生成结构化证据包，显著提升了稀疏标注下的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

图表以其高信息密度和直观可读性，已成为跨学科数据分析和交流的事实标准。最近的多模态大型语言模型（MLLM）在自动图表理解方面取得了显著进展，但它们仍然严重依赖于显式的文本标注，并且在缺少关键数字时性能会显著下降。为了解决这个限制，我们引入了ChartAgent，一个基于工具集成推理（TIR）的图表理解框架。受到人类认知的启发，ChartAgent将复杂的图表分析分解为一系列可观察、可重放的步骤。支持该架构的是一个可扩展的模块化工具库，包含十几个核心工具，例如关键元素检测、实例分割和光学字符识别（OCR），Agent动态地编排这些工具以实现对各种图表类型的系统视觉解析。利用TIR的透明性和可验证性，ChartAgent通过将中间输出标准化和整合到结构化的证据包中，超越了黑盒范式，为最终结论提供可追溯和可重现的支持。实验表明，ChartAgent在稀疏标注设置下显著提高了鲁棒性，为可信赖和可扩展的图表理解系统提供了一条切实可行的途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型在图表理解任务中，对文本标注过度依赖的问题。当图表中缺少关键数字或标注稀疏时，现有方法的性能会显著下降，缺乏鲁棒性和可信度。现有方法通常是黑盒模型，缺乏透明性和可解释性。

核心思路：ChartAgent的核心思路是模仿人类的图表理解过程，将复杂的图表分析任务分解为一系列可观察、可重放的步骤。通过集成多种工具，Agent可以动态地解析图表，提取关键信息，并生成结构化的证据包，从而提高理解的准确性和可信度。这种方法借鉴了工具集成推理（TIR）的思想，强调透明性和可验证性。

技术框架：ChartAgent的整体架构包含以下几个主要模块：1) 图表输入模块：接收各种类型的图表作为输入。2) 工具库：包含一系列模块化的工具，如关键元素检测、实例分割、OCR等。3) Agent：负责动态地编排工具，执行图表解析任务。4) 证据包生成模块：将中间输出标准化和整合为结构化的证据包，用于支持最终结论。5) 推理模块：基于证据包进行推理，生成最终的图表理解结果。

关键创新：ChartAgent的关键创新在于其工具集成推理的框架和结构化的证据包。与传统的黑盒模型不同，ChartAgent通过将图表理解过程分解为可观察的步骤，提高了透明性和可解释性。证据包的引入使得结果可追溯和可重现，增强了系统的可信度。此外，模块化的工具库使得系统具有良好的可扩展性，可以方便地添加新的工具来处理不同类型的图表。

关键设计：ChartAgent的关键设计包括：1) 模块化工具库：工具库中的每个工具都负责特定的任务，例如关键元素检测、实例分割、OCR等。这些工具可以根据需要进行组合和调用。2) 动态工具编排：Agent根据图表的类型和任务需求，动态地选择和编排工具。3) 结构化证据包：证据包包含图表解析的中间结果，例如检测到的关键元素、分割的实例、识别的文本等。这些中间结果被标准化和整合为结构化的格式，方便后续的推理和验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ChartAgent在稀疏标注设置下显著提高了图表理解的鲁棒性。相较于现有方法，ChartAgent在多个图表理解任务上取得了明显的性能提升，尤其是在缺少关键数字的情况下。证据包的引入使得结果可追溯和可重现，增强了系统的可信度。

🎯 应用场景

ChartAgent可应用于商业智能、数据分析、科学研究等领域，帮助用户自动理解和分析图表数据，提取关键信息，辅助决策。该研究的实际价值在于提高图表理解的准确性和可信度，降低人工分析的成本。未来，ChartAgent有望成为通用图表理解平台的基础，支持更复杂的图表分析任务。

📄 摘要（原文）

With their high information density and intuitive readability, charts have become the de facto medium for data analysis and communication across disciplines. Recent multimodal large language models (MLLMs) have made notable progress in automated chart understanding, yet they remain heavily dependent on explicit textual annotations and the performance degrades markedly when key numerals are absent. To address this limitation, we introduce ChartAgent, a chart understanding framework grounded in Tool-Integrated Reasoning (TIR). Inspired by human cognition, ChartAgent decomposes complex chart analysis into a sequence of observable, replayable steps. Supporting this architecture is an extensible, modular tool library comprising more than a dozen core tools, such as keyelement detection, instance segmentation, and optical character recognition (OCR), which the agent dynamically orchestrates to achieve systematic visual parsing across diverse chart types. Leveraging TIRs transparency and verifiability, ChartAgent moves beyond the black box paradigm by standardizing and consolidating intermediate outputs into a structured Evidence Package, providing traceable and reproducible support for final conclusions. Experiments show that ChartAgent substantially improves robustness under sparse annotation settings, offering a practical path toward trustworthy and extensible systems for chart understanding.