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在人工智能快速发展的领域中，利用和整合各个领域知识的能力是最重要的挑战和机会。这项研究通过部署多ai代理，介绍了一种新型的跨域知识发现方法，每种代理都专门从事不同的知识领域。这些旨在充当领域专家的AI代理商在统一的框架中合作，合成并提供了超越单域专业知识局限性的全面见解。通过促进这些代理之间的无缝互动，我们的平台旨在利用每个代理的独特优势和观点，从而增强知识发现和决策的过程。我们对不同的多代理工作流程场景进行了比较分析，该方案在效率，准确性和知识整合的广度方面评估了它们的表现。通过一系列涉及复杂的跨学科查询的实验，我们的发现证明了域特异性多AI剂系统在识别和弥合知识差距方面具有出色的能力。这项研究不仅强调了协作AI在推动创新方面的重要性，而且为AI驱动的跨学科研究和应用中的未来进步奠定了基础。我们的方法在一个小的试点数据上进行了评估，它显示了我们预期的趋势，如果我们增加了习惯训练代理的数据量，则趋势有望更平稳。
利用多AI代理以获取跨域知识...
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