告别幻觉：用多智能体验证链打造高质量研究栈
EXM7777 · x · 2026-08-02
作者分享了如何通过自建工作流，将 AI 智能体从“内容垃圾制造机”转变为“领域专家”。其核心研究栈包括：使用 Exa 替代传统的深度研究工具，用 Firecrawl 抓取特定网站并生成 Markdown/PDF 分析报告，并结合 /last30days 获取最新方法论。
在架构设计上，作者采用了一个多智能体验证体系：
- 部署一组子智能体专门负责核查研究发现，剔除低质量内容（slop）。
- 针对信息缺失部分，自动使用全新的关键词集重新执行任务。
- 整个循环经过严密设计：起草研究计划 -> 首次运行 -> 审查输出 -> 删除无用信息 -> 针对缺口重新起草。
- 最终引入第三方提供商的智能体作为质量把关人进行打分，低分结果会被打回重跑。
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