DeepResearch nutzt einen innovativen, iterativen Mechanismus, um automatisierte Tiefenforschung zu betreiben: Das System generiert automatisch einen Forschungsplan auf der Grundlage der eingegebenen Forschungsfragen und optimiert kontinuierlich die Forschungsrichtung und die Ergebnisse durch fünf Iterationen. Jede Iteration besteht aus drei Schlüsselkomponenten: einer Problemdekompositionsmaschine, die komplexe Themen in umsetzbare Teilprobleme zerlegt; einem intelligenten Crawler-System, das aktuelle Daten von Suchmaschinen und Webseiten durchsucht; und einem umfangreichen Sprachmodell, das die gesammelten Informationen strukturell analysiert und zusammenfasst.
Was die technische Umsetzung betrifft, so unterstützt das System die flexible Umschaltung von großen Sprachmodellen, einschließlich Google Gemini, Produkten der OpenAI-Serie und der OpenRouter-Plattform. Besonders erwähnenswert ist die parallele Verarbeitungsarchitektur, die die Konsistenz der Forschungslogik bei der Erfassung externer Daten aufrechterhalten kann. Die strukturierte Ausgabefunktion stellt sicher, dass der Abschlussbericht eine klare Argumentationskette, Datenunterstützung und kanonische Referenzen enthält, ein Design, das die Glaubwürdigkeit und Nutzbarkeit der Forschungsergebnisse deutlich erhöht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearch: ein vollständig quelloffener KI-Assistent für automatisierte TiefenforschungDie
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