本书分为五篇十三章，第一篇“理论基础与总体架构”，回答为什么需要智能评审，以及智能评审应当被设计成什么样。第二篇“评审知识体系构建”，回答智能评审系统从哪里获得知识、标准和推理能力。第三篇“评审知识驱动的智能体体系构建”，是全书的技术核心，讨论形式规范审查、论证链诊断和学术贡献识别的智能体构建方法，呈现不同专项能力如何被训练、调用和评测；讨论综合决策智能体与评审报告合成，重点处理多智能体意见冲突、分数标定、报告合成和终审一致性校验。第四篇“工程部署与系统运行”，回答智能评审如何从实验室原型走向真实应用，讨论工业级工程化实现，包括长文本推理加速、大小模型级联、并行化处理和成本控制；讨论系统可靠性、鲁棒性与防御机制，重点分析提示词注入、对抗性论文、学术欺诈和模型幻觉等风险。第五篇“智能评审的未来发展与治理”，将视野从学位论文评审扩展到未来科研范式，将技术拓展到开题预警、中期评估、答辩模拟等更广泛的科研评价场景，同时讨论AIforScience背景下评审系统在科研闭环中的位置。