AgentReview – 基于LLM Agents 模拟同行评审过程的框架

AgentReview是什么

AgentReview是基于大型语言模型（LLM）的框架，模拟学术同行评审过程。AgentReview基于LLM代理模拟评审者、作者和领域主席的角色，支持研究者在尊重隐私的同时，探索评审偏见、角色和决策机制对评审结果的影响。AgentReview能提供改进同行评审机制的洞见，支持未来的研究。

AgentReview的主要功能

• 模拟同行评审过程：AgentReview模拟真实的学术同行评审流程，包括评审者评估、作者回应、评审者讨论和领域主席决策等阶段。
• 角色模拟：框架内集成评审者、作者和领域主席（AC）三种角色，每种角色由LLM代理驱动，展现出不同的行为特征。
• 多变量分析：基于模拟，AgentReview探索和分离多种影响评审结果的变量，如评审者的承诺、意图和知识能力，及AC的决策风格。
• 隐私保护：在模拟过程中，AgentReview尊重评审数据的隐私性，不需要用真实的敏感评审数据。
• 社会学理论验证：AgentReview验证如社会影响理论、利他主义疲劳、群体思维和权威偏见等社会学理论在同行评审中的应用。

AgentReview的技术原理

• 大型语言模型（LLM）：AgentReview基于LLM构建，用语言理解和生成能力模拟评审者和作者的行为。
• 代理建模：框架中的每个角色（评审者、作者、AC）都被建模为具有特定属性和行为的代理，代理根据预设的特性和规则进行交互。
• 结构化评审流程：AgentReview遵循结构化的五阶段评审流程，模拟从初步评审到最终决策的全过程。
• 自定义和扩展性：框架设计为可扩展的，支持研究者根据需要自定义角色属性和评审流程。
• 数据驱动的洞察：基于大规模模拟生成的数据，AgentReview提供统计显著的洞察，支持内容和数值分析。

AgentReview的项目地址

AgentReview的应用场景

• 学术期刊和会议管理：用在优化和管理学术论文的同行评审流程，提高评审质量和效率。
• 评审者培训与发展：作为教育工具，帮助新评审者学习评审标准和最佳实践。
• 社会学和心理学研究：基于模拟验证社会影响、群体思维等理论在评审行为中的应用。
• 跨学科评审研究：比较不同学科间的评审标准和流程，为跨学科期刊设计提供依据。
• 政策制定和评估：辅助政策制定者评估和制定同行评审相关的政策和指导方针。