向多个 AI 提问的三种方式
你可以把问题复制到不同应用，使用集合多个模型的工作界面，或者通过 API 搭建流程。比较时应提供相同的材料和要求。即使最后一句问题完全相同，不同的聊天历史、附件或工具也会改变回答条件。
| 方式 | 需要处理的事项 |
|---|---|
| 分别使用多个应用 | 复制任务说明、收集回答，并标明每个回答的来源。 |
| Colay | 选择可用智能体，获取单独回答或使用 Consensus。 |
| API 工作流 | 配置模型调用、上下文、错误处理、费用和汇总步骤。 |
如何在 Colay 中发送同一个问题
Auto 会选择一个智能体来回答，并不是收集多个意见的模式。开始前请在账户中确认模型名称和可用情况。
- 打开 Colay，准备统一说明：目标、已有资料、限制条件和回答格式。
- 选择 Consensus 并确认参与者。可以先选两到三个有帮助的视角；这是实用起点，不是研究证明的最佳数量。
- 选择 Ask separately，分别查看回答。需要协调后的共同结论时，在 Consensus 流程中使用 Continue。
- 检查每个参与者是否确实完成了回答。请求失败或回答不完整，并不表示赞同。
让回答便于比较的提示词
第一轮使用相同的任务说明，并把模型名称和回答一起保存。如果想先获得各自独立的初始意见，不要在这一步加入其他模型的结论。
问题：[你的问题]。目标：[需要决定或完成什么]。共同资料：[相关事实与文档]。限制条件：[具体要求]。请分四部分回答：建议；证据及其在资料中的位置；假设与未知事项；反对你自己建议的最有力理由。不要编造事实或价格。资料不足时，请指出缺少什么。
如何汇总回答而不抹去分歧
比较是整理现有回答，综合则是据此生成新的共同结论。保留原文，才能追溯每项主张的来源。如果要根据多个独立聊天启动新的 Consensus 请求，应明确加入相关摘录和原始任务说明，不要假设它会自动读取那些聊天。
请根据原始问题和限制条件，比较以下已标明来源的回答。先生成表格：主张、提出该主张的回答、证据、分歧、需要核实的事项。然后给出简短综合结论。保留重要的少数意见和未解决的问题。不要把重复出现的主张当作独立证据，也不要编造缺失的来源。
| 内容 | 作用 |
|---|---|
| 有依据的共同意见 | 结论一致时，也要检查资料是否支持它。 |
| 重要分歧 | 反对意见可能指出足以改变决定的条件。 |
| 未知事项与后续核查 | 不完整的信息应继续明确标为不完整。 |
示例：为工作室选择预约系统
假设一家工作室在比较两款工具，需要员工排班、改约和客户数据导出。向所有参与者提供相同的供应商文档。这是教学示例，不是客户成果，也不是 Colay 的性能测试。
一个回答可能强调易用性，另一个则发现文档没有说明导出功能。最终总结应保留“仍需核实导出支持”这一点。多数模型推荐某款工具，并不能证明文档中没有写明的功能。这样，下一步就很具体：询问供应商，或实际测试导出。
核查实际收益、费用和敏感信息
先用一项真实任务试验。记录发现了什么遗漏、阅读和核查用了多久，以及重试和综合总结一共消耗了多少额度。Colay 采用带额度和限制的订阅；增加参与者不代表无限使用，也不代表每项完成任务都有固定价格。
只发送你有权向参与服务提供的材料。删除不必要的个人或机密信息，并在使用敏感文档前核对相关条款。重要事实要回到原始来源核实：多个模型也可能重复同一个错误。
下方研究讨论多智能体辩论及这类系统的失败情况。它们是背景阅读，不是 Colay 准确率提升的实测证据。 Du et al. · ICML 2024 · Cemri et al. · 2025
常见问题
可以比较 GPT、Claude 和 Gemini 吗？
请查看 Colay 账户当前可用的智能体和模型，再选择适合的参与者。能使用某个模型，不等于获得其供应商独立应用的全部功能。
Ask separately 会自动生成综合回答吗？
该模式用于获得单独回答。需要共同结论时，请使用 Consensus，或在新的综合请求中明确提供标好来源的回答摘录。
多个 AI 一致同意，就能保证正确吗？
不能。它们可能依赖相同的不完整资料，或重复同一错误。应核查证据，并保留重要的反对意见。
需要分别购买每个 AI 应用的付费订阅吗？
Colay 按自己的订阅套餐、额度和限制提供访问，不包含供应商应用的独立订阅。请确认当前可用模型和适用条款。