LangGraph spielt in diesem KI-Forschungsassistenten die Rolle eines Entscheidungszentrums, das den Forschungsprozess durch fortschrittliche bedingte Routing-Algorithmen intelligent steuert. Auf der Grundlage des dynamischen Entscheidungsfindungsmodells, das durch Reinforcement Learning erstellt wurde, ist das System in der Lage, automatisch den optimalen Verarbeitungspfad entsprechend den Ergebnissen der Echtzeit-Datenqualitätsbewertung auszuwählen: Wenn die Datenintegrität des FireCrawl-Crawlings den Schwellenwert überschreitet, tritt es direkt in die Berichterstellungsphase ein; wenn die Daten unzureichend sind, löst es den Suchmaschinenergänzungsprozess aus; und es kann in besonderen Fällen auch einen menschlichen Eingriff beantragen. Dieses flexible Workflow-Design optimiert die durchschnittliche Bearbeitungszeit um mehr als 40%.
Für die Zustandsverwaltung hat LangGraph ein Überwachungssystem mit 23 wichtigen Zustandsvariablen eingerichtet, um den gesamten Prozessknoten von der ersten Erfassung bis zur abschließenden Prüfung in Echtzeit zu verfolgen. So werden beispielsweise die spezifischen Felder, die bei jeder manuellen Änderung geändert werden, die Dauer der Prüfung und andere Metadaten aufgezeichnet, die ständig in die Selbstoptimierung des Systems einfließen. In der Praxis hat sich gezeigt, dass nach 200 Iterationen die Erstüberprüfungsquote (ohne manuelle Änderungen) der automatisch erstellten Berichte des Systems von ursprünglich 65% auf 92% erhöht werden kann, was die Kosten für die menschliche Prüfung erheblich reduziert. Diese Fähigkeit zur kontinuierlichen Weiterentwicklung hält das Tool an der technologischen Spitze ähnlicher Lösungen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAI Agent Company Researcher: Automatisierte Firmeninformationsrecherche IntelligencerDie
