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如何通过MassGen实现复杂问题的多角度综合分析？

2025-08-20

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背景介绍

在处理跨学科复杂性问题时，单一AI模型往往存在视角局限。MassGen的多智能体协同机制正是为解决这一问题而设计。

模型选择：通过–models参数指定具有不同特长的模型组合，例如：
--models gemini-1.5-pro gpt-4-turbo
Gemini长于逻辑推理，GPT-4擅长创造性分析
共识配置：在YAML文件中设置consensus: 0.6，要求3个智能体中至少2个达成共识
任务分解：系统自动将”分析新冠疫情对全球经济的影响”拆分为：
– 医疗产业变化
– 供应链中断情况
– 远程办公普及率
结果验证：使用--log-level DEBUG查看各智能体的中间推理过程

创建自定义工具脚本，在massgen/tools.py中集成Wolfram Alpha等专业计算工具，提升定量分析能力。