DOVA：以深思为先的多智能体编排实现自主研究自动化
TLDR
DOVA是一个多智能体平台，通过以深思为先的编排、混合推理和自适应思维实现自主研究自动化。
评分理由
The paper introduces a novel multi-agent architecture with meta-reasoning and adaptive token allocation, supported by an ablation study. However, it lacks explicit real-world evaluation or benchmark results, limiting empirical validation.
Read-first 评分解释
综合优先阅读分 52.5，由主题、引用、图谱、方法、可复现性和近期性等信号加权得到。 原始总分保留为 64。
研究版图角色
前沿论文
排序敏感性
稳定性：volatile；排名波动范围：75。
关键词评分
深度分析
创新点
- 以深思为先的编排（deliberation-first orchestration），在调用工具之前进行显式的元推理，并由持久用户模型和实体感知对话上下文提供信息
- 混合协作推理（hybrid collaborative reasoning）：一个可组合的三阶段流水线，统一了集成多样性、黑板透明度和迭代优化
- 自适应多级思维（adaptive multi-tiered thinking）：一个六级令牌预算分配方案，在简单任务上降低推理成本40-60%，同时保留深度推理能力
方法
本文提出了DOVA，一个多智能体平台，形式化了以深思为先的编排、混合协作推理和自适应多级思维的核心算法。跨七种系统配置的架构消融研究评估了每个组件对答案置信度、来源覆盖率和令牌效率的贡献。
关键结果
自适应多级思维在简单任务上降低推理成本40-60%，同时保留深度推理能力；消融研究量化了每个组件对答案置信度、来源覆盖率和令牌效率的影响。