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arXiv:2610.33366v1 发布类型：新
摘要：大型语言模型（LLMs）正日益被用于支持研究创意的生成与科学发现。多智能体辩论通过汇聚多元视角来制定研究思路，为这一任务提供了一种协作式方法。然而，一个关键挑战是如何赋予各智能体独特而富有意义的专业知识，以引导其贡献。受研究人员在协作过程中借鉴已有研究经验的启发，我们提出了InsightAgents框架，该框架通过从相关论文的图谱中提炼洞见，构建基于文献的智能体专业知识。在某一研究方向内，智能体以追踪研究方法演进、揭示潜在假设并识别未解难题的洞察为指引，共同确定研究问题，并通过辩论提出、质疑与完善潜在的研究路径，从而形成一份研究提案。我们采用两位大型语言模型评审员进行两两比较的方式，在100个自然语言处理研究主题上，将InsightAgents与三种研究创意生成框架进行了对比评估。无论是在线上还是线下知识场景下，InsightAgents在两位评审员的五项评价维度中均取得了最高的平均得分。