同模型自审 vs 跨模型评审：Agent设计抉择

本文深入探讨了在 AI Agent 和自动化开发工作流中，采用“同模型自我审查（Self-Review）”与“跨模型交叉审查（Cross-Review）”的优劣与实际意义。实践表明，同模型直接进行 review 极易陷入“确认偏误”和“阿谀奉承”效应，即模型倾向于肯定自己先前的输出。但若通过 Prompt 工程改变角色（如扮演严苛的 QA 工程师）或调整温度值，同模型自审仍能过滤低级错误。相比之下，引入不同架构的模型（如 Claude 编写，GPT 评审）进行交叉审查效果更佳，因为异构模型具备不同的知识盲区和推理偏好。对于开发者而言，在设计 Agent 架构时，关键业务推荐采用“异构模型交叉评审”以确保鲁棒性；而轻量级场景则可通过同模型“伪多角色”机制来平衡成本与延迟。