该框架的核心优势体现在三个方面:
- 成本控制:完全基于 Qwen3-8B-CK-Pro 等开源模型,相比 GPT-4 等闭源 API 可降低 90%+ 的推理成本(腾讯实测数据)。
- 数据主权:所有数据处理均在本地完成,适合医疗、金融等敏感领域,避免数据通过 API 外流。
- 可扩展性:模块化架构允许用户自定义功能,例如添加 LaTeX 论文解析器或集成 Stable Diffusion 进行图像生成。
性能方面,在 GAIA 基准测试的 200 项任务中,其准确率(82.1%)超过 Claude 2(80.3%),接近 GPT-4(85.7%)。开源特性还使得社区能持续优化模型,例如已有开发者贡献了 Llama3-70B 的适配模块。
本答案来源于文章《Cognitive Kernel-Pro:构建开源深度研究智能体的框架》