1. 這套AI科研框架到底解決了什么問題第一次看到三個月橫掃18個領(lǐng)域36個難題這個說法我的反應(yīng)是又是一個標(biāo)題黨。但仔細(xì)拆解背后的邏輯之后我發(fā)現(xiàn)這件事真正有價值的不是哈佛物理教授這個身份標(biāo)簽也不是36個難題這個數(shù)字而是他總結(jié)出的那套可復(fù)現(xiàn)的AI科研框架——BootLoops?？蒲泄ぷ髦杏幸粋€非常尷尬的現(xiàn)實(shí)大量時間不是花在思考上而是花在搬運(yùn)上。從一個數(shù)據(jù)庫找參數(shù)從另一篇論文里摳公式再把結(jié)果整理成表格最后寫進(jìn)論文。這些活兒不難但極其消耗精力。一個物理學(xué)家可能花60%的時間在做學(xué)術(shù)體力勞動只有40%的時間在做真正的創(chuàng)造性思考。BootLoops這套框架的核心思路就是讓AI接管那些學(xué)術(shù)體力勞動把研究者的時間釋放出來。它不是一個簡單的幫我寫論文工具而是一套多智能體協(xié)作系統(tǒng)——通過Claude的sub-agents機(jī)制把一個大問題拆解成若干子任務(wù)每個子任務(wù)由專門的agent負(fù)責(zé)最后匯總輸出。這套框架適合誰我認(rèn)為有三類人特別值得研究一是研究生和博士生日常需要處理大量文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)二是跨學(xué)科研究者需要快速進(jìn)入一個不熟悉的領(lǐng)域三是任何需要做深度調(diào)研的人哪怕你不是搞科研的這套方法論也能遷移到行業(yè)分析、競品調(diào)研、技術(shù)選型等場景。接下來我會把這套框架拆開揉碎從設(shè)計(jì)思路到具體實(shí)現(xiàn)從工具配置到避坑經(jīng)驗(yàn)完整地講一遍。你不需要是物理學(xué)家甚至不需要有科研背景只要你會用命令行、愿意花一個下午配置環(huán)境就能把這套東西跑起來。2. BootLoops框架的整體設(shè)計(jì)與思路拆解2.1 為什么是多智能體而不是一個大模型很多人用AI做研究的模式是這樣的打開對話框輸入一個問題等它回答不滿意就重新問。這種方式的問題在于單個對話窗口的上下文是有限的而且模型容易在長對話中迷失。你讓它同時處理文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)分析、公式推導(dǎo)、結(jié)果驗(yàn)證它很可能每一樣都做得馬馬虎虎。BootLoops的思路完全不同。它把研究流程拆成多個獨(dú)立的agent每個agent有自己的系統(tǒng)提示詞、自己的工具權(quán)限、自己的上下文窗口。比如檢索agent只負(fù)責(zé)從指定數(shù)據(jù)源拉取信息不做分析分析agent只負(fù)責(zé)對檢索結(jié)果做統(tǒng)計(jì)和推理不負(fù)責(zé)寫報(bào)告驗(yàn)證agent專門挑前面agent的毛病檢查邏輯漏洞和數(shù)據(jù)矛盾寫作agent把前三個agent的輸出整合成結(jié)構(gòu)化文檔這種設(shè)計(jì)的精妙之處在于關(guān)注點(diǎn)分離。每個agent只需要把自己的那件事做到極致不需要操心其他環(huán)節(jié)。而且因?yàn)槊總€agent的上下文是獨(dú)立的不會出現(xiàn)前面聊了太多導(dǎo)致后面忘了重點(diǎn)的情況。提示多智能體不是越多越好。我實(shí)測下來3到5個agent是比較舒服的區(qū)間。超過7個之后agent之間的通信開銷和協(xié)調(diào)成本會急劇上升反而拖慢整體效率。2.2 BootLoops的循環(huán)體現(xiàn)在哪里名字里的Loops不是隨便起的。這套框架有一個關(guān)鍵的反饋循環(huán)機(jī)制分析agent的輸出會回流給檢索agent觸發(fā)新一輪的信息補(bǔ)充驗(yàn)證agent發(fā)現(xiàn)的問題會回流給分析agent要求重新推理。這個循環(huán)會持續(xù)到驗(yàn)證agent不再提出新的實(shí)質(zhì)性質(zhì)疑為止。這就像學(xué)術(shù)界的同行評審——你投出去一篇論文審稿人提意見你修改后再投直到審稿人滿意。BootLoops把這個過程自動化了而且速度快得多。一個人類審稿人可能需要兩周一個驗(yàn)證agent只需要幾十秒。但這里有個坑循環(huán)必須有終止條件。如果不設(shè)限制驗(yàn)證agent可能會無限挑剔下去每次都找出新的小問題。我的做法是設(shè)置兩個終止條件一是最大循環(huán)次數(shù)通常設(shè)3到5輪二是驗(yàn)證agent的嚴(yán)重問題計(jì)數(shù)歸零。只要滿足其中一個循環(huán)就結(jié)束。2.3 為什么選擇Claude作為底層模型市面上能用的模型不少但BootLoops選擇Claude作為核心引擎有幾個實(shí)際考量。第一是長上下文能力。科研場景經(jīng)常需要把整篇論文、整張數(shù)據(jù)表塞進(jìn)上下文Claude在這方面的表現(xiàn)比較穩(wěn)定不容易出現(xiàn)讀到后面忘了前面的情況。第二是工具調(diào)用Tool Use的可靠性。BootLoops需要agent頻繁調(diào)用外部工具——讀文件、跑腳本、查數(shù)據(jù)庫。Claude在工具調(diào)用的格式遵循和錯誤處理上做得比較扎實(shí)不會動不動就幻覺出一個不存在的函數(shù)。第三是Claude Code的終端集成能力。這套框架的很多操作是在命令行里完成的Claude Code可以直接執(zhí)行終端命令、讀寫本地文件這讓整個流程的自動化程度高了很多。你不需要手動復(fù)制粘貼agent可以自己完成讀取數(shù)據(jù)文件→運(yùn)行分析腳本→保存結(jié)果這一整條鏈路。當(dāng)然Claude不是唯一選擇。如果你手頭有其他模型的API也可以通過一些中轉(zhuǎn)方案接入。但就我個人的使用體驗(yàn)來說Claude在科研場景下的綜合表現(xiàn)是最省心的。3. 核心細(xì)節(jié)解析與實(shí)操要點(diǎn)3.1 環(huán)境準(zhǔn)備從零搭建Claude Code運(yùn)行環(huán)境在開始搭建BootLoops之前你需要先把Claude Code跑起來。這一步看起來簡單但實(shí)際操作中坑不少我把自己踩過的坑和解決方案整理一下。第一步確認(rèn)系統(tǒng)環(huán)境Claude Code支持macOS、Linux和Windows通過WSL。如果你用的是Windows我強(qiáng)烈建議走WSL路線而不是直接在PowerShell里折騰。原因很簡單BootLoops的很多腳本是基于Unix工具的在WSL里跑會順暢很多。Windows下如果遇到requires the virtual machine platform之類的提示說明WSL2沒有正確啟用。你需要先在啟用或關(guān)閉Windows功能里勾選虛擬機(jī)平臺和適用于Linux的Windows子系統(tǒng)然后重啟再安裝一個Ubuntu發(fā)行版。第二步安裝Node.js和npmClaude Code是基于Node.js的所以你需要先裝Node。版本建議18以上我用的是20 LTS穩(wěn)定性不錯。# Ubuntu/WSL下安裝Node.js 20 curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash - sudo apt-get install -y nodejs # 驗(yàn)證安裝 node --version npm --version第三步安裝Claude Codenpm install -g anthropic-ai/claude-code安裝完成后在終端輸入claude如果能看到交互界面說明安裝成功。第四步配置API訪問這一步是很多人卡住的地方。你需要一個可用的API密鑰。配置方式有兩種一是通過環(huán)境變量二是通過Claude Code的配置文件。# 方式一環(huán)境變量 export ANTHROPIC_API_KEYyour-api-key-here # 方式二寫入配置文件 claude config set apiKey your-api-key-here注意API密鑰不要硬編碼在腳本里更不要提交到Git倉庫。用環(huán)境變量或者獨(dú)立的配置文件管理這是基本的安全習(xí)慣。第五步VS Code集成可選但推薦如果你習(xí)慣在VS Code里工作可以安裝Claude Code的VS Code插件。安裝后在設(shè)置里配置好API密鑰就可以在編輯器內(nèi)直接調(diào)用Claude Code的能力不用來回切換終端窗口。3.2 Sub-agents的配置與分工BootLoops的核心是sub-agents也就是在一個主agent的調(diào)度下運(yùn)行多個子agent。每個子agent的配置包括三個部分角色定義、工具權(quán)限、輸出格式。角色定義決定了這個agent是誰、擅長什么。比如檢索agent的角色定義可能是你是一個專業(yè)學(xué)術(shù)檢索助手擅長從arXiv、PubMed等數(shù)據(jù)庫中定位相關(guān)論文提取關(guān)鍵信息。你只負(fù)責(zé)檢索和初步篩選不做深度分析。工具權(quán)限決定了這個agent能做什么。Claude Code允許你為每個agent配置可用的工具集。檢索agent需要網(wǎng)絡(luò)請求和文件讀取權(quán)限分析agent需要代碼執(zhí)行和文件讀寫權(quán)限寫作agent只需要文件寫入權(quán)限。輸出格式?jīng)Q定了這個agent交付什么。這一步非常關(guān)鍵。如果每個agent的輸出格式不統(tǒng)一后面的匯總環(huán)節(jié)會非常痛苦。我的做法是定義一個統(tǒng)一的JSON schema所有agent都按這個格式輸出。{ agent_name: retrieval_agent, task: 檢索任務(wù)描述, findings: [ { source: 來源標(biāo)識, content: 核心內(nèi)容, confidence: 0.85, notes: 補(bǔ)充說明 } ], status: completed, next_action: 建議的下一步 }這個schema看起來簡單但它讓agent之間的通信變得非常清晰。主agent只需要解析JSON就能知道每個子agent做了什么、結(jié)果是什么、下一步該干什么。3.3 提示詞工程讓agent真正懂你的研究很多人配置好agent之后發(fā)現(xiàn)效果不好問題往往出在提示詞上。給科研agent寫提示詞和給聊天機(jī)器人寫提示詞是兩回事?？蒲袌鼍耙缶_、可驗(yàn)證、可追溯。我總結(jié)了一個科研agent提示詞的四段式結(jié)構(gòu)第一段身份與邊界。明確告訴agent它是誰、負(fù)責(zé)什么、不負(fù)責(zé)什么。比如你是一個專門負(fù)責(zé)文獻(xiàn)檢索的agent。你只從指定的數(shù)據(jù)源檢索信息不對信息做價值判斷不進(jìn)行推理分析。第二段輸入規(guī)范。告訴agent它會收到什么格式的輸入。比如你將收到一個JSON對象包含research_question研究問題、keywords關(guān)鍵詞列表、constraints約束條件三個字段。第三段輸出規(guī)范。告訴agent它需要輸出什么格式的結(jié)果。這里最好給出一個具體的示例讓agent照著模仿。第四段質(zhì)量準(zhǔn)則。告訴agent什么樣的輸出是好的、什么樣的輸出是不可接受的。比如每條檢索結(jié)果必須包含可驗(yàn)證的來源標(biāo)識。如果無法確認(rèn)來源標(biāo)記為unverified。禁止編造不存在的文獻(xiàn)。實(shí)操心得提示詞里的禁止比應(yīng)該更有效。與其說你應(yīng)該提供準(zhǔn)確的引用不如說禁止提供無法驗(yàn)證的引用。前者是建議后者是硬約束模型對硬約束的遵循度明顯更高。3.4 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與狀態(tài)管理BootLoops運(yùn)行過程中會產(chǎn)生大量中間數(shù)據(jù)檢索結(jié)果、分析中間態(tài)、驗(yàn)證意見、修改記錄。這些數(shù)據(jù)如果管理不好整個流程會變得混亂不堪。我的做法是在項(xiàng)目目錄下建一個workspace文件夾里面按agent名稱和輪次組織文件workspace/ ├── round_1/ │ ├── retrieval_output.json │ ├── analysis_output.json │ └── verification_output.json ├── round_2/ │ ├── retrieval_output.json │ ├── analysis_output.json │ └── verification_output.json └── final_report.md每一輪循環(huán)的所有輸出都保存在對應(yīng)的round文件夾里。這樣做的好處是任何時候都可以回溯到某一輪看看當(dāng)時agent到底輸出了什么。當(dāng)最終結(jié)果有問題時你可以快速定位是哪一輪、哪個agent出了偏差。另外我建議在每輪結(jié)束后生成一個state.json記錄當(dāng)前的整體狀態(tài)已經(jīng)完成了哪些子任務(wù)、還有哪些待處理、驗(yàn)證agent提出了哪些未解決的問題。這個狀態(tài)文件是主agent調(diào)度下一輪工作的依據(jù)。4. 實(shí)操過程與核心環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)4.1 從研究問題到任務(wù)拆解假設(shè)我們要研究一個具體問題某種新型材料的導(dǎo)熱系數(shù)在不同溫度下的變化規(guī)律。這個問題看起來簡單但拆解開來涉及多個子任務(wù)查找該材料的基礎(chǔ)熱物性數(shù)據(jù)、查找導(dǎo)熱系數(shù)的溫度依賴模型、收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)、擬合模型參數(shù)、驗(yàn)證擬合結(jié)果。BootLoops的第一步就是讓主agent把這個大問題拆解成結(jié)構(gòu)化的子任務(wù)列表。拆解的質(zhì)量直接決定了后續(xù)所有環(huán)節(jié)的效果。我的經(jīng)驗(yàn)是拆解時要遵循MECE原則——相互獨(dú)立、完全窮盡。子任務(wù)之間不要有重疊合起來要能覆蓋整個研究問題。主agent拆解完成后會生成一個任務(wù)清單每個任務(wù)標(biāo)注任務(wù)描述、負(fù)責(zé)agent、輸入依賴、預(yù)期輸出。這個清單就是后續(xù)所有工作的施工圖。4.2 檢索agent的實(shí)操配置檢索agent是整條流水線的起點(diǎn)它的輸出質(zhì)量決定了后續(xù)分析的天花板。配置檢索agent時有幾個關(guān)鍵參數(shù)需要仔細(xì)調(diào)整。數(shù)據(jù)源配置。你需要明確告訴agent從哪些地方檢索。對于學(xué)術(shù)研究常用的數(shù)據(jù)源包括arXiv、PubMed、Google Scholar等。但要注意不是所有數(shù)據(jù)源都支持程序化訪問有些需要API密鑰有些需要付費(fèi)訂閱。我的建議是先從開放數(shù)據(jù)源開始跑通流程后再逐步接入更多源。檢索深度。這個參數(shù)控制agent在每個數(shù)據(jù)源上花多少精力。設(shè)得太淺可能漏掉關(guān)鍵文獻(xiàn)設(shè)得太深會浪費(fèi)大量時間在無關(guān)內(nèi)容上。我的經(jīng)驗(yàn)值是初步檢索設(shè)淺每個源取前10條確認(rèn)方向后再對重點(diǎn)源做深檢索取前50條并做全文分析。去重策略。不同數(shù)據(jù)源之間會有大量重復(fù)內(nèi)容。如果不做去重后面的分析agent會被重復(fù)信息干擾。我的做法是在檢索agent的輸出環(huán)節(jié)加一個基于標(biāo)題和摘要的相似度去重閾值設(shè)在0.85左右。# 簡化的去重邏輯示例 from difflib import SequenceMatcher def deduplicate(results, threshold0.85): unique [] for item in results: is_duplicate False for existing in unique: similarity SequenceMatcher( None, item[title], existing[title] ).ratio() if similarity threshold: is_duplicate True break if not is_duplicate: unique.append(item) return unique4.3 分析agent的核心邏輯分析agent拿到檢索結(jié)果后需要做三件事提取關(guān)鍵信息、建立關(guān)聯(lián)、生成初步結(jié)論。提取關(guān)鍵信息時我要求agent對每條結(jié)果標(biāo)注三個維度相關(guān)性高/中/低、可靠性基于來源的權(quán)威性、時效性發(fā)表時間。這三個維度組合起來決定了這條信息在后續(xù)分析中的權(quán)重。建立關(guān)聯(lián)是分析agent最有價值的部分。它需要把不同來源的信息串聯(lián)起來發(fā)現(xiàn)其中的一致性和矛盾點(diǎn)。比如三篇論文都報(bào)告了類似的導(dǎo)熱系數(shù)值但有一篇的數(shù)據(jù)明顯偏離分析agent需要標(biāo)記出這個異常并給出可能的原因。生成初步結(jié)論時我要求agent必須區(qū)分事實(shí)和推斷。事實(shí)是文獻(xiàn)A報(bào)告了X值推斷是基于文獻(xiàn)A和B可以推測Y。這種區(qū)分在后續(xù)驗(yàn)證環(huán)節(jié)非常重要因?yàn)轵?yàn)證agent對事實(shí)和推斷的檢查標(biāo)準(zhǔn)是不同的。4.4 驗(yàn)證agent的挑刺機(jī)制驗(yàn)證agent是整個框架的質(zhì)量守門人。它的工作不是確認(rèn)一切正常而是主動尋找問題。我給驗(yàn)證agent設(shè)定的檢查清單包括數(shù)據(jù)一致性不同來源的數(shù)據(jù)是否存在無法解釋的矛盾邏輯完整性從數(shù)據(jù)到結(jié)論的推理鏈條是否有斷裂來源可靠性引用的來源是否權(quán)威、是否可追溯覆蓋完整性是否有明顯的遺漏或盲區(qū)計(jì)算準(zhǔn)確性涉及數(shù)值計(jì)算的部分是否可復(fù)現(xiàn)驗(yàn)證agent的輸出不是簡單的通過/不通過而是一個問題列表每個問題標(biāo)注嚴(yán)重程度致命/嚴(yán)重/輕微和具體位置。主agent根據(jù)這個列表決定是否觸發(fā)下一輪循環(huán)。注意驗(yàn)證agent容易陷入為了挑刺而挑刺的模式。我通常會在提示詞里加一條約束只報(bào)告影響結(jié)論有效性的實(shí)質(zhì)性問題不報(bào)告格式、措辭等非實(shí)質(zhì)性問題。4.5 寫作agent的整合輸出最后一環(huán)是寫作agent它把前面所有agent的輸出整合成一份結(jié)構(gòu)化的研究報(bào)告。這份報(bào)告通常包括研究背景、方法說明、數(shù)據(jù)來源、分析結(jié)果、結(jié)論與局限、參考文獻(xiàn)。寫作agent的配置要點(diǎn)是模板化。我會給它一個固定的報(bào)告模板它只需要往模板里填充內(nèi)容。這樣做的好處是輸出格式統(tǒng)一而且可以避免agent在結(jié)構(gòu)上自由發(fā)揮導(dǎo)致的重要信息遺漏。模板的每個部分都有明確的字?jǐn)?shù)要求和內(nèi)容要求。比如方法說明部分要求200到300字必須包含數(shù)據(jù)源列表、檢索策略、分析方法三個要素。這些約束看起來死板但實(shí)際效果比讓agent自由發(fā)揮好得多。5. 常見問題與排查技巧實(shí)錄5.1 Agent跑偏了怎么辦這是最常見的問題。Agent跑著跑著就開始做它不該做的事——檢索agent開始分析數(shù)據(jù)分析agent開始寫結(jié)論驗(yàn)證agent開始提建設(shè)性意見而不是挑毛病。根本原因通常是角色邊界定義不夠清晰。我的解決方案是在每個agent的提示詞開頭加一段硬邊界聲明用非常直白的語言說清楚你只做X不做Y。如果還是跑偏就在輸出格式里加一個out_of_scope字段要求agent在遇到超出職責(zé)范圍的請求時把這個字段標(biāo)記為true并說明原因而不是自行處理。5.2 循環(huán)不收斂怎么處理有時候驗(yàn)證agent會一直提新問題循環(huán)跑了七八輪還沒結(jié)束。這種情況通常是因?yàn)轵?yàn)證標(biāo)準(zhǔn)太模糊或者研究問題本身定義不夠清晰。我的處理方式是第一設(shè)置硬性最大輪次限制我一般設(shè)5輪第二在每輪結(jié)束后統(tǒng)計(jì)新增問題數(shù)如果連續(xù)兩輪新增問題數(shù)沒有下降就強(qiáng)制終止循環(huán)把剩余問題標(biāo)記為待人工處理第三回頭檢查研究問題的定義看是不是問題本身太寬泛導(dǎo)致無法收斂。5.3 API調(diào)用成本控制多agent、多輪次的架構(gòu)意味著大量的API調(diào)用。如果不加控制成本會很快失控。我總結(jié)了幾個控制成本的實(shí)用技巧控制手段具體做法預(yù)期效果模型分級簡單任務(wù)用輕量模型復(fù)雜推理用旗艦?zāi)Ｐ徒档?0-50%成本上下文裁剪每輪只傳必要的歷史信息不傳完整對話降低20-40% token消耗緩存復(fù)用相同檢索結(jié)果不重復(fù)請求降低10-20%重復(fù)調(diào)用輪次限制設(shè)置最大循環(huán)次數(shù)避免無限循環(huán)導(dǎo)致的成本失控批量處理多個小任務(wù)合并為一次請求減少請求次數(shù)實(shí)操心得我習(xí)慣在每輪循環(huán)結(jié)束后打印一下token消耗統(tǒng)計(jì)。如果某一輪的消耗突然飆升通常意味著某個agent的輸出失控了比如生成了超長文本需要及時檢查。5.4 輸出質(zhì)量不穩(wěn)定的排查思路同樣的配置有時候輸出質(zhì)量很好有時候一塌糊涂。這種不穩(wěn)定性通常來自三個源頭輸入數(shù)據(jù)的波動、模型本身的隨機(jī)性、agent之間的通信誤差。排查時我會按這個順序檢查先看輸入數(shù)據(jù)是否有異常比如某個數(shù)據(jù)源返回了空結(jié)果再看是不是某一輪的溫度參數(shù)設(shè)得太高科研場景建議temperature設(shè)在0.2到0.4之間最后檢查agent之間的JSON通信是否有解析錯誤導(dǎo)致信息丟失。5.5 常見問題速查表問題現(xiàn)象可能原因排查方向解決方案Agent不執(zhí)行工具調(diào)用工具權(quán)限未配置檢查agent配置中的tools字段補(bǔ)充所需工具權(quán)限輸出格式不符合預(yù)期提示詞缺少格式示例檢查輸出規(guī)范部分添加具體的JSON示例檢索結(jié)果大量重復(fù)去重邏輯未生效檢查去重閾值設(shè)置調(diào)整閾值或增加去重維度分析結(jié)論前后矛盾上下文信息過載檢查傳入分析agent的數(shù)據(jù)量精簡輸入分批次處理驗(yàn)證agent不提問題驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)太寬松檢查驗(yàn)證提示詞增加具體檢查項(xiàng)和示例整體流程耗時過長串行執(zhí)行效率低檢查是否有可并行的環(huán)節(jié)將獨(dú)立任務(wù)改為并行執(zhí)行API頻繁超時請求頻率過高檢查調(diào)用間隔增加重試機(jī)制和退避策略6. 把這套框架遷移到你的領(lǐng)域BootLoops雖然誕生于物理科研場景但它的底層邏輯是通用的把復(fù)雜問題拆解為子任務(wù)用專門的agent處理每個子任務(wù)通過驗(yàn)證循環(huán)保證質(zhì)量最后整合輸出。這個邏輯可以遷移到很多場景。做行業(yè)分析時你可以把檢索agent換成數(shù)據(jù)采集agent從財(cái)報(bào)、新聞、行業(yè)報(bào)告中提取信息把分析agent換成趨勢分析agent識別市場變化和競爭格局驗(yàn)證agent則負(fù)責(zé)交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)來源的可靠性。做技術(shù)選型時檢索agent負(fù)責(zé)收集各候選技術(shù)的文檔和社區(qū)評價分析agent負(fù)責(zé)對比性能、生態(tài)、學(xué)習(xí)曲線等維度驗(yàn)證agent負(fù)責(zé)檢查對比是否公平、是否有遺漏的關(guān)鍵維度。甚至做內(nèi)容創(chuàng)作也可以用類似的框架一個agent負(fù)責(zé)素材收集一個agent負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)一個agent負(fù)責(zé)初稿撰寫一個agent負(fù)責(zé)事實(shí)核查。每個環(huán)節(jié)各司其職最后匯總成一篇完整的文章。我在實(shí)際使用中發(fā)現(xiàn)這套框架最大的價值不是自動化而是強(qiáng)制你把思考過程結(jié)構(gòu)化。當(dāng)你必須把一個問題拆解成多個子任務(wù)、為每個子任務(wù)定義清晰的輸入輸出、設(shè)置驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)時你對這個問題的理解本身就會加深很多。很多時候拆解的過程比AI給出的答案更有價值。最后分享一個小技巧剛開始用這套框架時不要追求全自動化。先手動跑通每一個環(huán)節(jié)確認(rèn)每個agent的輸出質(zhì)量都達(dá)標(biāo)再逐步把環(huán)節(jié)串聯(lián)起來。我見過太多人一上來就想搭一個全自動科研流水線結(jié)果某個環(huán)節(jié)出了問題整個流程卡住排查起來非常痛苦。一步一步來穩(wěn)扎穩(wěn)打這套框架才能真正為你所用。