核心用法
Academic Paper Reviewer 是一套基于多智能体架构的学术同行评审系统，专为 Hermes Agent 环境适配。用户通过自然语言触发词（如"review paper"、"審稿"）激活系统后，7个专职智能体协同完成论文评估：intake_agent 负责接收稿件并判定评审类型；methodology_reviewer、evidence_reviewer、argument_reviewer、domain_reviewer 四者并行执行方法论严谨性、证据充分性、论证逻辑性与领域定位的深度审查；editor_in_chief 汇总评分（权重：方法论30%、证据25%、论证25%、领域20%）并生成 Accept/Minor Revision/Major Revision/Reject 的编辑决策；revision_coach 最终将评审意见转化为结构化的修订路线图。
系统提供6种评审模式：full（完整7智能体）、re-review（修订稿复查）、quick（主编快速评估）、methodology-focus（仅方法论）、guided（苏格拉底式交互改进）、calibration（评审员校准，输出FNR/FPR/AUC指标）。全程采用 delegate_task 实现智能体间任务分发，子智能体仅被授予 file 工具权限，遵循论文盲审原则。
显著优点
- 多维度并行评估：四维评分加权机制模拟真实期刊审稿流程
- 可配置的评审深度：6种模式适配从快速筛查到校准优化的多样需求
- 可操作的输出：每项批评必须附带具体修改建议，revision_coach 生成带优先级与依赖映射的行动清单
- 透明溯源：保留原始作者 Cheng-I Wu 的 CC BY-NC 4.0 授权与完整演进链条
潜在局限
- 校准门槛：calibration 模式需至少5篇带真实标签的论文作为基准，个人用户较难满足
- 工具约束：依赖 Hermes 的
delegate_task实现，若平台不支持该调用方式则完全失效 - 盲审依赖信任：作者信息屏蔽依赖系统自律，非技术强制隔离
- 非英语文献支持未明确：原始设计与术语体系以英文学术规范为基准
适合人群
高校研究者、研究生导师、期刊编辑部、学术写作中心，尤其适合需批量审稿或希望建立标准化评审流程的学术机构。
常规风险
- 数据隐私：稿件内容流经多智能体处理链路，含敏感未发表成果的论文需谨慎使用
- 决策权重固化：30/25/25/20 的固定权重未必适配所有学科（如理论数学可能更重论证，实验科学更重方法论）
- 过度结构化风险：评分量化可能简化复杂学术判断，建议作为辅助参考而非终审依据