用智能体委员会做 AI 研究的实践方法

这条推文分享了作者与@raft_hq合作摸索出的一套「智能体委员会」（LLM Council）做AI研究的实操方法，核心提醒是：多智能体协作不是简单地把几个模型拉到一起跑,而是需要精心设计每个角色的分工与目标才能真正发挥价值。

• 用「委员会」而非单一模型做研究,靠多视角交叉验证降低单一模型的盲区和幻觉风险
• 强调「角色设定」是关键前提——每个智能体要有明确的职责边界和评判标准,而不是重复劳动
• 目标设定同样重要,委员会成员需要围绕统一的研究问题协同,避免各说各话
• 该方法由作者与@raft_hq共同打磨落地,更偏向一线实践经验而非纯理论
• 对正在用AI辅助科研、竞品分析或深度调研的团队来说,这提供了一个可复用的多智能体协作范式：把「堆算力」升级为「分角色精细协作」,可能是提升AI辅助研究质量的下一个抓手。