Récemment, j'ai découvert une approche intéressante qui n'était pas dans mon plan initial lors de la construction d'un cadre multi-agents pour la revue de littérature automatisée dans différents domaines. L'architecture que j'explore actuellement maintient les agents de recherche en cours d'exécution dans des flux parallèles, ce qui améliore considérablement l'efficacité. Ensuite, un composant d'évaluation des études attribue une note et classe ces sources à l'aide d'un script de notation standardisé—cela évite les biais et garantit la cohérence. Enfin, un agent de synthèse consolide toutes les conclusions évaluées en insights cohérents. L'architecture de traitement parallèle est assez élégante pour gérer des tâches de recherche à grande échelle dans les domaines du Web3 et de la blockchain, où le volume d'informations est massif.