변증법적 워크플로
서로 다른 AI 모델들이 서로의 논리적 허점을 비판하고 보완하도록 유도하는 방식이다. 단일 모델의 자기 비판보다 여러 모델의 상이한 편향성을 활용해 결과물의 품질을 높이는 데 기여한다.