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 16:54:21 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.lryc.cn/news/596716.html 相关文章: 元宇宙游戏与VR的关联性及发展分析(截至2025年7月) 工业互联网时代,如何通过混合SD-WAN提升煤炭行业智能化网络安全 【上市公司变量测量】Python+FactSet Revere全球供应链数据库,测度供应链断裂与重构变量——丁浩员等(2024)《经济研究》复现 Spring之【Bean工厂后置处理器】 从重复劳动到自动化:火语言 RPA 的实践与思考 《计算机“十万个为什么”》之 MQ Java从入门到精通!第十一天(Java常见的数据结构) .net 警告【代码 CS1998】此异步方法缺少 “await“ 运算符,将以同步方式运行。 Qt字符串处理与正则表达式应用 SSL VPN技术 SpringCloud Nacos配置中心 网易视觉算法面试30问全景精解 Python实例之画小猪佩奇 Java函数指南:从Function到BiFunction的深度解析 AI AgentLLM架构演进的大逻辑和小脉络 rocky9-zabbix简单部署 第十一章 用Java实现JVM之异常处理 C++11--锁分析 华为视觉算法面试30问全景精解 What Does “Directory of the Script Being Run” Mean? final修饰符不可变的底层 SpringBoot PO VO BO POJO实战指南 Pycharm下载、安装及配置 力扣 hot100 Day52 RabbitMQ03——面试题 为什么要微调大语言模型 论文笔记 | Beyond Pick-and-Place: Tackling Robotic Stacking of Diverse Shapes 解决pip指令超时问题 数据结构 堆(2)---堆的实现 LeetCode 热题100:42.接雨水
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