TopoPilot：拓扑数据分析对话式工作流框架

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出由 Nathaniel Gorski、Shusen Liu、Bei Wang 提出的 TopoPilot，一个用于自动化科学可视化工作流的智能体框架，主要面向拓扑数据分析与可视化。该框架采用双智能体架构：编排器将用户提示转化为由原子后端动作组成的工作流，验证器在执行前对工作流进行评估，并加入确定性护栏。据该报道，在覆盖 100 个提示词的 1000 次模拟多轮对话（含对抗性和不可行请求）中，TopoPilot 成功率超过 95%，而无完整护栏与验证的基线不足 50%；报道还称其在相似提示下于准确率、完成时间和 token 用量方面优于 Claude Code 与 Codex。上述数据均为该来源自述，尚无独立跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。