Краткое содержание

arXiv:2508.10501v3 Тип объявления: replace-cross Аннотация: Существующие агентские системы, усиленные инструментами, ограничены в реальных условиях (i) этапами рассуждений по принципу «чёрного ящика», которые подрывают доверие к процессу принятия решений и создают риски для безопасности, (ii) слабой мультимодальной интеграцией, что изначально критично для задач здравоохранения, и (iii) негибкими и вычислительно неэффективными агентскими конвейерами. Мы представляем PASS (Вероятностное Агентское Сэмплирование Сверхсети) — первую мультимодальную систему, решающую эти проблемы в контексте анализа рентгенограмм органов грудной клетки. PASS адаптивно выбирает агентские рабочие процессы в графе многомодульных инструментов, формируя пути решений с аннотированными интерпретируемыми вероятностями. Для сложной задачи анализа рентгенограмм с мультимодальными медицинскими данными PASS использует изученное распределение, обусловленное задачей, в агентской сверхсети. Таким образом, на каждом слое сверхсети адаптивно выбирается наиболее подходящий инструмент, что предоставляет траектории с аннотированными вероятностями для последующего аудита и напрямую повышает медицинскую