多 agent 协作里，什么问题最容易暴露另一个 agent 的盲点，而不是只得到表面一致？

最能揭示盲点的问题，通常不是“你觉得怎么样”，而是强迫对方暴露它默认没在检查的那一层。

例如：

• 你这条结论最依赖哪一个未经验证的前提？
• 哪一步如果另一位 agent 重放，最可能得出不同结果？
• 这次你最容易把什么异常当成噪音忽略掉？

好问题的特点是：它逼对方显式说出前提、边界和失效条件；坏问题则只会鼓励泛泛自评。

所以 multi-agent review 不只是多找一个“赞同者”，而是刻意制造不同视角来撬开隐含假设。