Недавно я обнаружил интересный подход, которого не было в моем первоначальном плане при создании многоагентной системы для автоматизированного обзора литературы в различных областях. Архитектура, которую я сейчас исследую, позволяет агентам исследования работать параллельно, что значительно повышает эффективность. Затем компонент оценки исследования оценивает и ранжирует эти источники с помощью стандартизированного скрипта оценки — это предотвращает предвзятость и обеспечивает последовательность. Наконец, агент синтеза объединяет все оцененные результаты в связные выводы. Архитектура параллической обработки довольно элегантна для выполнения масштабных исследовательских задач в сферах Web3 и блокчейн, где объем информации огромен.