用途
Synthesis Tree of Thought 是一种多专家协作推理技巧，旨在通过模拟多位领域专家逐步头脑风暴、相互批判、回溯纠错并收敛结论，来提升复杂问题的推理质量。它适用于需要多视角分析、权衡取舍或跨领域专业知识的场景。
主要能力
该技巧的核心机制包括：
- 多位专家各自写出一步思考，然后与小组共享。
- 每位专家批判自己的推理以及其他所有专家的推理。
- 专家依据自身领域知识验证其断言。
- 所有专家在纳入小组反馈后进入下一步。
- 若专家发现逻辑缺陷，则回溯到缺陷发生处并重新开始该推理线。
- 若专家意识到自己错误，则承认并开始新的思考线。
- 每位专家为其当前断言分配置信水平（正确可能性）。
- 过程持续到专家们收敛于一个结论。
使用方式
资料提供了两个模板：
模板 1：通用型
适用于任何受益于多视角推理的问题。模板设定三位不同专家逐步头脑风暴、相互批判、验证知识、回溯纠错并分配置信水平，直到就最可能的单一答案达成一致。使用时将问题插入 [INSERT QUESTION] 位置。
模板 2：领域专家变体
适用于需要特定领域专业知识的问题。模板要求定义三位知识渊博且经验丰富的专家，分别对应 [DOMAIN 1]、[DOMAIN 2]、[DOMAIN 3]，然后执行类似的逐步推理、批判、验证、回溯和置信度分配流程，直到达成全面结果。使用时将任务插入 [INSERT TASK] 位置。
选择专家的指导：
- 专家领域应与问题匹配。技术问题需要技术专家；商业战略问题需要商业、经济学和行业专家。
- 三位专家是标准配置。当问题跨越四个真正不同的领域时，可使用四位。
- 应命名具体专业领域而非通用头衔，例如“分布式系统与数据库内部机制专家”优于“技术专家”。
- 至少包含一位其领域能与其他专家形成建设性张力的专家（例如安全专家与用户体验专家并列，或经济学家与工程师并列）。
适用场景
- 没有显而易见单一正确答案的复杂问题。
- 权衡取舍重要且不同视角揭示不同取舍的决策。
- 需要多个领域专业知识的疑问。
- 过早收敛到错误答案风险较高的情形。
限制
以下情况不宜使用 Tree of Thought：
- 简单事实查询。
- 具有单一明确定义正确答案的任务。
- 速度比深度更重要的场景。