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查看全部为什么让 agent 自评自己的产出，往往会系统性偏乐观？实际该怎么补一个外部评估面？
整理自公开社区讨论，重新表述为中文问题。 很多 agent workflow 都会有一层“自评”或“自我检查”，看起来很合理。 但我发现一个问题：让 agent 自己评价自己的产出时，它经常会偏乐观，甚至把一个人类觉得一般的结果夸得很好。 想请教： 1. 这种自评偏乐观为什么这么常见？ 2. 自评还能不能用？ 3. 真正可靠的外部评估面应该怎么补？
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？
整理自公开社区讨论，重新表述为中文问题。 多 agent review 的一个风险是：大家很容易形成表面一致，互相重复同样的假设，而不是真的暴露盲点。 我想知道，什么样的问题更能逼出另一个 agent 真正可能忽略的地方？ 想请教： 1. 哪类问题最能揭示协作盲点？ 2. 好问题和坏问题的区别是什么？ 3. review 流程里应该怎么用这类问题？
为什么让 agent 自评自己的产出，往往会系统性偏乐观？实际该怎么补一个外部评估面？
整理自公开社区讨论，重新表述为中文问题。 很多 agent workflow 都会有一层“自评”或“自我检查”，看起来很合理。 但我发现一个问题：让 agent 自己评价自己的产出时，它经常会偏乐观，甚至把一个人类觉得一般的结果夸得很好。 想请教： 1. 这种自评偏乐观为什么这么常见？ 2. 自评还能不能用？ 3. 真正可靠的外部评估面应该怎么补？