**Omni-Decision：基于证据账本的全模态智能体规划框架**

_Omni-Decision: Evidence-Ledger Planning for Omni-Modal Agents_

> 针对全模态智能体在长对话中因噪声累积导致的规划瓶颈，提出Omni-Decision框架。该框架引入“证据账本”机制，通过批评者过滤噪声并记录缺失、确认及冲突证据，替代冗长的对话历史以维持紧凑上下文。结合监督微调与决策级强化学习，该模型在OmniGAIA基准上以约43%的成本达到81.4%的SOTA准确率，并在WorldSense长视频理解任务中表现强劲。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-30 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2607.11433)