DocSkill：面向多语言多跳文档问答的技能集成 Agent 推理框架
英文标题：DocSkill: Skill-Integrated Agentic Reasoning for Multilingual Multi-Hop Document Question Answering
多语言多跳文档问答（MMHop-DocQA）需要在复杂的文档版面、跨页面及多种语言环境下精准定位并整合证据。现有的单次推理或自适应工具调用方法在此类场景下面临诸多挑战。为此，研究团队提出了 DocSkill，通过将专业技能与 Agent 推理深度集成，有效提升了跨语言、复杂版面下的多跳信息检索与推理能力。该研究为开发者构建处理海量跨语言专业文档的智能体系统提供了新思路。
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中文
DocSkill: 面向多语言多跳文档问答的技能集成 Agent 推理框架
论文编号：arXiv:2610.36759v1
摘要
多语言多跳文档问答（Multilingual Multi-Hop Document Question Answering, 简称 MMHop-DocQA）要求模型跨越复杂的排版布局、多个文档页面以及多种语言来定位并整合证据链。当前的方法主要包括单次端到端处理（Single-pass processing）和自适应工具调用（Adaptive tool use），但在应对复杂的多语言及多跳逻辑推理时依然存在明显局限。针对上述痛点，DocSkill 提出了一种融合特定技能的 Agentic 推理框架，以实现更鲁棒的跨语言多跳文档理解。
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(注：原文未附带具体 BibTeX 条目内容)
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