核心用法
b3ehive 是一种多智能体竞争式代码生成系统，通过三个隔离的 AI 智能体并行解决同一编程任务，经多阶段评估后交付最优解。其标准流程包括：
1. 并行实现阶段：三个智能体分别以「简洁性」「速度」「鲁棒性」为核心焦点独立编码，产出可运行的实现、完成清单及方法摘要
2. 交叉评估阶段：各智能体从 5 个维度（简洁性 20%、速度 25%、稳定性 25%、边界处理 20%、可维护性 10%）客观评分竞争对手，生成 6 份评估报告
3. 自评打分阶段：智能体对自身及对手进行数值化评分，形成 3 份记分卡并给出基于数据的结论
4. 最终交付阶段：系统根据分差策略选择单一胜出者、混合方案或最简实现，输出完整对比报告与决策 rationale
显著优点
- 客观性保障：评分权重明确、指标量化，交叉评估机制抑制单一智能体偏见
- 多维度优化：强制差异化实现策略，覆盖工程权衡的不同价值取向
- 可审计性：全流程文档化（Checklist/SUMMARY/SCORECARD），决策逻辑透明可追溯
- 自动化交付：内置 linter、测试覆盖率门限与运行时断言，保障输出质量
潜在局限
- 计算成本：三智能体并行运行 + 6 轮评估 + 自评，Token 消耗约为单智能体的 5-10 倍
- 评估主观性：虽设计量化指标，但「可读性 1-10」「逻辑结构」等仍需 LLM 主观判断
- 混合方案复杂度：当分差较小时推荐的 hybrid 策略，实际融合代码可能引入额外缺陷
- 语言覆盖依赖：代码编译检查需针对语言定制 linter，新语言支持需扩展
适合人群
- 追求代码质量而非速度的工程场景
- 需要多方案对比决策的代码审查流程
- 教学演示：展示不同编程哲学（简洁 vs 性能 vs 防御式）的权衡
常规风险
- 过度自信评分：智能体可能高估自身实现，需通过交叉验证与门限检查缓解
- 评估维度僵化：固定权重可能不匹配特定任务需求（如嵌入式场景稳定性权重应更高）
- 最终方案不可运行：尽管有断言检查，混合方案或复杂边界条件下的合并仍可能失败