IdeaForge：以知識圖譜與多代理整合多方法的專利生成框架
當前AI輔助創新常採單一方法導致推理碎片化。IdeaForge提出以知識圖譜為核心的多代理框架整合多種創新法。專家代理將矛盾、發明原則與使用者需求結構化寫入持久化資料庫。系統以圖關聯發現跨方法支持之匯聚主張，標示高信心創新候選。下游專利起草代理則由匯聚子圖生成結構化草案。實驗顯示相比單一方法，圖導向合成提升多樣性與可追溯性。
IdeaForge：圖譜驅動的多方法創新框架
面對傳統以單一發想法為主的 AI 創新流程導致推理脈絡流失，IdeaForge 建構一個以知識圖譜 FalkorDB 為核心的多代理系統，整合 TRIZ、Design Thinking 與 SCAMPER 等方法。
專家代理把矛盾、發明原則、使用者需求、轉化與類比等項目結構化為節點與關係。系統以圖基的 CONVERGENT 關聯將不同方法獨立支持的主張連接，透過圖遍歷找出由多方法匯聚支持的高信心候選。
下游專利起草代理則以匯聚子圖為基礎生成結構化專利草案，藉此降低對無約束語言模型產出的依賴。作者同時提出 InnovationScore，用以依匯聚支持度、方法多樣性與主張強度等維度排序候選。
在法律科技案例上的實驗比較顯示，圖導向的多方法合成較單一方法能提供更豐富且可追溯的創新候選，並對可解釋性與圖原生創新系統提出討論。
延伸閱讀
原始來源：ArXiv AI
系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。
