Intelligentes Workflow-System auf Basis von LangGraph
Der technische Kern von Open Deep Research basiert auf der LangGraph Workflow Engine. Dieses MemorySaver-System ermöglicht die Zustandsverwaltung und Prozesssteuerung von Forschungsaufgaben. Das durch die builder.compile-Methode erzeugte Flussdiagramm kann die gesamte Logik der Berichtserstellung intuitiv darstellen und unterstützt die visuelle Präsentation durch Mermaid-Diagramme.
Auf der Ausführungsebene verwendet das System eine asynchrone Streaming-Verarbeitungsarchitektur (astream), bei der jede Forschungsaufgabe durch eine eindeutige thread_id identifiziert und verfolgt wird. Der Arbeitsablauf besteht aus drei Hauptphasen: Zunächst wird mit Hilfe des Planungsmodells ein Berichtsentwurf erstellt, gefolgt von einer Such-API für den Zugriff auf das Forschungsmaterial, und schließlich wird der vollständige Bericht integriert und vom Schreibmodell ausgegeben. Jede Phase ermöglicht mehrere Iterationsrunden, bis die vordefinierten Qualitätskriterien erfüllt sind.
Der Vorteil dieser Architektur besteht darin, dass der komplexe intelligente Forschungsprozess in überschaubare modulare Komponenten zerlegt wird und die Entwickler das zugrunde liegende Graphobjekt direkt über Jupyter Notebook aufrufen können, um eine flexiblere Anpassung des Forschungsprozesses und eine Überwachung der Auswirkungen zu erreichen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen Deep Research: Der quelloffene intelligente Assistent von LangChain für die TiefenforschungDie
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