最近我发现了一种有趣的方法，在构建跨不同领域的自动化文献综述多智能体框架时，并未在最初的设计蓝图中考虑到。当前我正在探索的架构让研究智能体以并行流的方式运行，这大大提高了效率。然后，一个研究评估器组件使用标准化的评分脚本对这些来源进行打分和排名——这可以防止偏见并确保一致性。最后，合成智能体将所有经过评估的发现整合成连贯的见解。这种并行处理架构在处理Web3和区块链领域的大规模研究任务时非常优雅，因为这些领域的信息量巨大。