FilingLoop：面向企业信息披露审查与修订的 LLM Agent 评估与进化基准

英文标题：FilingLoop: Evaluating and Evolving LLM Agents for Corporate Disclosure Review and Revision

arXiv 最新研究提出了 FilingLoop，这是一个针对企业信息披露（如 SEC EDGAR 备案财报）审查与修订任务的 LLM Agent 评估与进化框架。在复杂的财报合规场景中，审查工作要求 Agent 具备跨多份关联文档发现未明说缺陷、获取缺失信息并进行精准修订的能力。该框架为高严谨度金融文本的自动化审查与迭代优化建立了系统化标准。这对开发者构建面向企业合规、审计与长文本处理的金融 Agent 具有重要的技术参考意义。

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摘要

公共信息披露数据库（如美国证券交易委员会的 SEC EDGAR）通过提供对企业提交备案文件的网络访问，为投资者的知情投资决策提供了重要支持。然而，利用大语言模型 Agent（LLM Agent）来支持此类披露文件的审查工作，要求模型能够跨多个关联文档发掘未明确指出的缺陷、检索缺失信息并完成高质量修订。

针对上述挑战，本研究提出了 FilingLoop，旨在对企业披露审查与修订任务中的 LLM Agent 进行全面评估并推动其持续进化。

归档信息

arXiv 编号：arXiv:2610.37905v1
发布类型：新论文通告（Announce Type: new）

FilingLoop：面向企业信息披露审查与修订的 LLM Agent 评估与进化基准

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