让DeepResearch用户轻松评估文章质量的工具——Research Evaluator Agent
在学术研究和技术创新快速迭代的今天，分析师往往需要对大量文章、报告进行评估：从“覆盖面”（Breadth）到“深度”（Depth），再到“相关性”（Relevance）、“新颖度”（Novelty）乃至“准确性”（Factuality），每一个维度都至关重要。但传统的人工评审周期长、易受主观因素影响——如果有一套高效、可扩展、可定制的自动化评估方案，该多好？
Research Evaluator Agent 提供了一种黑盒评价方法。它将 AI 模型的理解和打分能力封装成一套可配置、可扩展的自动化评估流水线，帮你在几秒钟内获得多维度的文章评分和简要点评，再也不必在海量文档中手动“比对打分”。
核心原理：多 Agent + 有向图工作流
项目将评估流程拆分为一张「有向图」（Directed Acyclic Graph）：
Intent Interpreter（意图解析节点）
- 接收用户对“评价期待”的描述（如侧重哪些维度、希望输出格式等），通过预定义的 Prompt 模板，调用 LLM 输出一个结构化的上下文（
SharedContext）。 - 这样，无论评审者偏好中文／英文、表格式／要点式，都能在最前端统一规范。
- 接收用户对“评价期待”的描述（如侧重哪些维度、希望输出格式等），通过预定义的 Prompt 模板，调用 LLM 输出一个结构化的上下文（
Metric Evaluator（指标评估节点）
- 针对每个指标（breadth、depth、relevance、novelty、factuality），独立生成 Prompt，并行调用 LLM 得到打分和简要评语（
MetricScoreResult）。 - 并行化执行不仅速度极快，还能保证各个维度的评估逻辑完全隔离、互不干扰，易于新增自定义指标。
- 针对每个指标（breadth、depth、relevance、novelty、factuality），独立生成 Prompt，并行调用 LLM 得到打分和简要评语（
Combine Metrics（结果汇总节点）
- 按照配置文件中定义的权重（可灵活调整）计算最终综合得分；
- 再次调用 LLM，可选地生成一段面向用户的“整体点评”。
整个图由 langgraph 库驱动：开发者只需在配置文件（conf.yaml）写明需要哪些指标，框架就能动态构建节点、自动连接前后关系，并一键运行。
评分原则解读
下面以表格形式，逐项列出每个指标在 1~5 分的含义解读，方便直观对比和理解：
广度（Breadth）
| 分数 | 含义解读 |
|---|---|
| 1 | 非常狭窄，只覆盖单一小方面，遗漏大部分相关子主题 |
| 2 | 有限覆盖，仅涉及少数方面，但仍错过许多关键角度 |
| 3 | 中等覆盖，触及若干重要方面，但仍存在明显空白 |
| 4 | 良好覆盖，涵盖大部分主要方面，仅有少量次要遗漏 |
| 5 | 极佳覆盖，既包含所有主要方面，也兼顾次要细节，全面细致 |
深度（Depth）
| 分数 | 含义解读 |
|---|---|
| 1 | 表面化，仅给出高层次陈述，无实质性解释或论证 |
| 2 | 略有深度，包含少量细节或示例，但推理较浅 |
| 3 | 中等深度，提供了一些解释和案例，但缺乏充分展开 |
| 4 | 良好深度，分析详实、举例充分，推理较为严谨 |
| 5 | 卓越深度，论证全面、示例丰富，推理严谨且富有洞见 |
相关性（Relevance）
| 分数 | 含义解读 |
|---|---|
| 1 | 大部分内容离题，与用户意图关联性极差 |
| 2 | 相关性有限，偶有触及意图，但大部分内容偏离主题 |
| 3 | 中等相关，大约一半内容与意图匹配 |
| 4 | 高度相关，大部分内容紧扣意图，仅有少量偏离 |
| 5 | 完全相关，全文持续聚焦用户意图，内容精准支持 |
新颖度（Novelty）
| 分数 | 含义解读 |
|---|---|
| 1 | 缺乏新意，仅复述常见或众所周知的事实 |
| 2 | 新意微弱，引入少量平凡或与主题关联度不高的新观点 |
| 3 | 中度新颖，包含若干相关新想法，但未深入挖掘 |
| 4 | 良好新颖，提供了多条富有洞见且相关的新视角 |
| 5 | 极具新颖，大量独到且高度相关的洞见，超出常见认知 |
准确性（Factuality）
| 分数 | 含义解读 |
|---|---|
| 1 | 存在多处重大错误或无法验证的断言 |
| 2 | 有若干较严重的不准确之处或未经证实的说法 |
| 3 | 整体准确，仅有少量小错误或未验证的条目 |
| 4 | 准确度高，仅有极少或边缘性不确定信息 |
| 5 | 完全准确，所有声明皆可通过可靠来源逐条验证 |
工作流程简述
Research Evaluator Agent 用「多 Agent + 有向图」的方式，把整体流程拆分成三个阶段，每个阶段由不同的“节点”（Agent）负责：
- 需求解析（Intent Interpreter）
首先，它会读取你对评估的“期望”：比如侧重哪些维度、希望输出要点式还是表格化等，然后调用 AI 模型，生成一个结构化的上下文（SharedContext），保证后续所有节点都遵循相同的标准。
- 多维度打分（Metric Evaluator）
针对每个指标（广度、深度、相关性、新颖度、准确性），独立生成 Prompt 并行调用 AI 模型，为文档打分并给出简要说明（MetricScoreResult）。
并行化执行不仅速度快，还能轻松新增自定义指标：只需在配置文件里写一个新模板，无需改动核心代码。
- 结果汇总（Combine Metrics）
最后，根据配置好的权重计算综合分，并可再次调用模型生成整体点评。内置的 JSON 修复工具会自动校正模型输出，确保数据解析万无一失。
现有局限
- 模型依赖与成本
并行调用大型 AI 模型会产生不菲的费用，也受网络和服务波动影响，需要结合具体使用量做流量控制或考虑本地化模型部署。
- 领域专业化适应
默认模板偏通用内容，若需评估深度学习、生命科学或工程报告等领域文档，需要自行编写更专业的 Prompt。
- 可解释性有待提升
虽能给出简要评语，但 AI 的打分流程仍难以完全透明，无法替代专家深入点评。
- 隐私与安全
将文档发送到云端模型可能涉及数据保密问题，高度敏感文档需评估合规风险。
结语
如果你在论文点评、内容审核或教育测评等方面有痛点，不妨在项目中探索更多可能，贡献你的「定制指标」或「优化流程」。让 AI 赋能，从动机到落地。
