中子三轴谱仪的一次测量要同时依赖论文、仪器日志、数据文件和专业软件，这些证据此前分散在不同环节，难以追溯。TASCopilot 把这些来源、处理步骤和人工复核决定记录成可检查的证据链，语言模型只负责抽取信息和解释结果，科学计算、校验规则与人工复核决定证据能否支持结论。在 NIST 中子研究中心 BT-7 谱仪上，它从被故意移开 40° 的取向恢复样品转角，与取向矩阵预测相差 0.08°，并完成 40 点自适应测量，40 点全部计数、无拒绝。
多模态长文档问答里，智能体式检索并非每次都划算，额外计算还可能让答案变差。RouteDRAG把是否调用智能体、以及调用后如何执行都变成可学习的选择：它用图索引组织跨页、表格与图像内容，预测智能体相对短路径的收益，并控制工具调用与终止。在两个基准上，它只把79.3%的查询交给智能体，平均准确率比只用短路径高3.47个百分点，同时超过统一走智能体的执行方式且回答调用更少。
印度旁遮普邦议会1950至2024年的约20万页档案以印地语、旁遮普语和英语混排扫描件保存，版面破碎与OCR错误会一路传到检索和问答。该系统把版面分割、多文字OCR与智能体检索增强生成串成一条流水线，由评估模型判断检索到的证据是否够用，不够就改写查询再检索。在1000页、200条人工标注问答的分层评测集上，优化流水线的MRR@1为0.810、Hit@3为0.925；把检索—改写迭代上限从1提到3，答案F1从约0.18升到约0.35。
把GeneNetwork的1TB结构化数据改写成RDF图并配上文献语料后，文档、图、智能体三种检索增强生成并行合并的系统在40道专家题上把满意率从纯文档检索的36%提到86%，而把大部分工作交给本地模型仍能到59%。
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