文档问答拆成找与读两种智能体：同一模型在M3DocVQA上F1提高11.0
开放域多模态文档问答要先找到相关段落再读懂它们，而现有检索增强智能体让一个模型同时掌握两类工具并自行调度。KnowForge把流程按职责拆开：只负责搜索的定位智能体、由代码调度强制补上第二跳的桥接判定、合并各次搜索排名的有界证据池，以及只负责读文本、图像和表格的深读智能体。在自托管Qwen3.6-35B-A3B上，完整M3DocVQA（2441题、3368份PDF）F1达47.5，比已发表的M3DocRAG高11.0，比同一索引与模型上的一次检索即答高7.1。