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DeepSearcher 的架构设计

一个通往搜索AGI的Agentic RAG应该如何设计？

从架构上看，DeepSearcher 主要分为两大模块。

一个是数据接入模块，通过Milvus向量数据库来接入各种第三方的私有知识。这也是DeepSearcher相比OpenAI的原本DeepResearch做出的一大重大升级——更适合拥有独家数据的企业级场景。

另外一部分是在线推理查询模块。这个模块包括了各种Agent策略以及RAG的实现部分，负责给用户提供准确有深度的回答。

这部分引入了动态循环迭代机制：每次对向量数据库中内容完成数据查询后，系统都会启动一个反馈（reflection）流程，然后在每一轮迭代结束时，智能体（Agent）会对查询到的知识进行评估，判断其是否足以解答初始提出的问题。若发现仍存在知识缺口，便会触发下一轮迭代查询；若判定已有足够知识来作答，系统就会生成最终报告 。

这种不断“追问”“反思”的能力，其实也是Agentic RAG相比传统RAG的最大进步，甚至也是人类的文学、历史、哲学、科学千年来不断进步的根源所在。