GeoMind

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针对现有AI研究工具（Gemini Deep Research、Claude Research）普遍存在的学术幻觉（编造论文和引用）和信息源不可信（无法追溯验证）问题，GeoMind 提出基于145K真实论文可信知识库（中科院一区期刊、DOI可追溯）的多智能体文献综述方案，从源头消除幻觉。 协作场景：Planner 分解主题并派发查询 → Research 从可信库检索 → Critic 审核相关性，不达标则驳回触发补充搜索 → 质量达标后 Writer 生成综述。四Agent形成"检索-审核-迭代-输出"闭环，确保每条引用真实可查。

系统包含4个Agent：Planner（协调者）接收用户主题并分解任务调度流程；Research（检索者）从145K论文库进行语义检索；Critic（审核者）评估文献相关性并质量门控；Writer（撰写者）生成大纲并输出完整综述。 基于OpenAgents框架实现协作：所有Agent继承WorkerAgent基类统一管理；通过Channel广播（#geomind-review）发布进度通知供用户实时查看；通过Direct Message点对点通信传递任务派发和结果提交的结构化JSON；利用Event事件系统（on_channel/on_direct）响应消息实现异步协作；通过Workspace统一管理Agent间消息路由。

① Planner Agent：接收用户研究主题（支持中英文），自动翻译并生成多角度搜索关键词，协调整体流程。 ② Research Agent：从145K篇中科院一区 论文库进行语义检索，基于Qdrant向量搜索+FastEmbed本地Embedding，返回DOI可追溯的真实文献。 ③ Critic Agent：审核检索结果与主题的相关性，计算质量评分；若评分<7分则驳回并触发补充搜索，形成质量闭环。 ④ Writer Agent：基于审核通过的文献集生成大纲，调用DeepSeek LLM撰写完整综述，确保每条引用真实可查。 ⑤ Agent协作流程：通过OpenAgents的Direct Message传递结构化任务（JSON），Channel广播进度状态，Event系统（on_direct/on_channel）实现异步响应。 ⑥ 实现Qdrant Search Mod：封装向量检索能力，支持年份过滤、相关性重排序，供Research Agent调用。