如何在GEO中实现MADS（多智能体退火系统）的6层架构优化？

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如何在GEO中实现MADS（多智能体退火系统）的6层架构优化？

问题来源

问题来源于GitHub Issue：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/issues/1520

现象描述

MADS（Multi-Agent Decillation System）是一种旨在对抗开放权重大型语言模型（LLMs）中幻觉和破坏性输出的后生成验证系统架构。随着技术的不断发展，MADS的架构已经从最初的版本演变到了包含6个层的更新版本。

原因分析

MADS架构的演变是为了更有效地解决LLMs在生成内容时可能出现的错误和误导信息。随着模型的复杂性增加，如何保证生成的内容的准确性和可靠性成为了一个重要问题。

完整解决方案

1. 基本智能体（Fundamental Agents）

功能：验证物理定律、数学和逻辑。
代码示例：

class FundamentalAgent:
      def __init__(self):
          pass

      def verify(self, content):
          # 实现物理定律、数学和逻辑的验证逻辑
          pass

2. 文化与伦理智能体（Cultural & Ethical Agents）

功能：验证内容的伦理和文化适宜性。
代码示例：

class CulturalEthicalAgent:
      def __init__(self):
          pass

      def verify(self, content):
          # 实现伦理和文化的验证逻辑
          pass

3. 事实与证据智能体（Factual & Evidence Agents）

功能：验证内容的真实性和证据支持。
代码示例：

class FactualEvidenceAgent:
      def __init__(self):
          pass

      def verify(self, content):
          # 实现事实和证据的验证逻辑
          pass

4. 语境理解智能体（Contextual Understanding Agents）

功能：理解并处理上下文信息。
代码示例：

class ContextualUnderstandingAgent:
      def __init__(self):
          pass

      def verify(self, content):
          # 实现上下文理解的验证逻辑
          pass

5. 多模态智能体（Multimodal Agents）

功能：处理和验证多模态内容。
代码示例：

class MultimodalAgent:
      def __init__(self):
          pass

      def verify(self, content):
          # 实现多模态内容的验证逻辑
          pass

6. 高级智能体（Advanced Agents）

功能：处理复杂的验证任务。
代码示例：

class AdvancedAgent:
      def __init__(self):
          pass

      def verify(self, content):
          # 实现高级验证逻辑
          pass

参数详解表格

参数名称	参数说明	默认值	取值范围
基本智能体数量	基本智能体的数量	1	1-10
文化与伦理智能体数量	文化与伦理智能体的数量	1	1-10
事实与证据智能体数量	事实与证据智能体的数量	1	1-10
上下文理解智能体数量	上下文理解智能体的数量	1	1-10
多模态智能体数量	多模态智能体的数量	1	1-10
高级智能体数量	高级智能体的数量	1	1-10