当前位置: 首页 > news >正文 基于LangGraph的Open Deep Research架构全解析:从多Agent协作到企业级落地 news 2025/7/23 11:48:42 引言:AI研究智能体的范式革新 在生成式AI爆发式增长的2025年,自主研究型智能体正成为解决复杂知识任务的核心工具。OpenAI推出的Deep Research系统凭借多步骤研究能力与动态反思机制,在GAIA基准测试中达到67.36%准确率,远超单体大模型29%的表现。然而其闭源特性限制了产业应用。本文将深入解析如何基于LangGraph框架构建开源Open Deep Research系统,实现企业级研究任务的自动化处理。 用户输入 LangGraph工作流引擎 查询生成Agent 查看全文 http://www.dtcms.com/a/293092.html 相关文章: 数据库设计mysql篇 什么是检索增强生成(RAG)? java调用周立功USBCAN SDK读取汽车总线数据 [3-02-02].第04节:开发应用 - RequestMapping注解的属性2 TCP头部 Kotlin伴生对象 Go后端配置文件教程 LeetCode|Day22|231. 2 的幂|Python刷题笔记 AI一周事件(2025年7月15日-7月21日) 开发避坑短篇(4):跨域请求中Session数据丢失的排查与修复方案 Qt资源系统:如何有效管理图片和文件 【黑马SpringCloud微服务开发与实战】(五)微服务保护 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 访问鉴权功能实现 MMDeploy模型转换与TensorRT推理遇到问题及解决方案 GRU模型 Trae安装指定版本的插件 Clickhouse源码分析-副本数据同步 网络编程---TCP协议 Spring AI 系列之十九 - Ollama集成Deepseek 配置https ssl证书生成 数字护网:一次深刻的企业安全体系灵魂演练 接口测试用例选择及效能优化策略 vcs门级仿真(后仿真)指南 如何处理各行业的DDOS问题? VUE2 学习笔记3 v-on、事件修饰符、键盘事件 JAVA后端面试笔记 前端性能优化:从“龟速“到“闪电“的终极加速指南 c++day05(ASCII) Git GitHub精通:前端协作开发的“瑞士军刀“! 字符串相关函数
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