Yikai Zhao, Saurabh Pandey, Pradeep Kumar Misra · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30026 · open-access PDF
엔터프라이즈 에이전트는 문서에 행동합니다. 에이전트가 정책을 따를 수 있기 전에, 준수 질문에 답할 수 있거나 티켓을 제출할 수 있기 전에, 일부 섭취 레이어는 Word 파일이나 PDF를 토큰으로 변환해야합니다 - 그리고 그 레이어는 야생에서 배포 된 에이전트가 침묵하게 정보를 잃는 곳입니다. 우리는 모든 주류 변환기에 의해 하나의 레이어가 잃어버린다는 것을 보여줍니다 - 그것은 작가가 텍스트가 어떻게 보이는지에 코딩하는 것을 의미합니다 - 그리고 그 손실은 에이전트를 확실히 틀리게 만드는 것이 아니라 눈에 띄게 불완전합니다. 우리는 76 개의 실제 정책 문서에서 작업을 구축합니다.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Enterprise agents act on documents. Before an agent can follow a policy, answer a compliance question or file a ticket, some ingestion layer must turn a Word file or PDF into tokens - and that layer is where an agent deployed in the wild silently loses information. We show that one layer is lost by every mainstream converter - the meaning an author encodes in how text looks - and that the loss makes agents confidently wrong rather than visibly incomplete. We build a task from 76 real policy documents: recover the requirements the author singled out, scored against the file's own OOXML properti
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