在科学技术情报（S&TI）分析领域，面对海量且快速增长的文献，核验复杂的技术主张一直是个难题。现有方法往往难以弥合表面准确性与深层方法论有效性之间的验证鸿沟。
为解决这一痛点，研究人员提出了AutoVerifier框架。这是一个基于大语言模型（LLM）的智能体（Agentic）框架，旨在实现技术主张的端到端自动化验证，且无需领域专家介入。
AutoVerifier的核心机制在于，它能将每个技术论断分解为结构化的三元组形式（主体、谓词、客体），进而构建知识图谱，支持在六个逐步深化的层次进行结构化推理：
- 语料库构建与摄取
- 实体与主张提取
- 文档内验证
- 跨源验证
- 外部信号佐证
- 最终假设矩阵生成
为了验证其有效性，AutoVerifier在一个备受争议的量子计算主张上进行了演示。在没有量子领域专业知识的分析师操作下，该框架自动识别出了目标论文中的过度宣称和度量不一致，追踪了跨源矛盾，甚至揭示了未公开的商业利益冲突，并最终生成了一份全面的评估报告。这些成果表明，结构化的LLM验证方法能够可靠地评估新兴技术的有效性和成熟度，将原始技术文档转化为可追溯、有证据支持的情报评估。