Technischer Hintergrund
复杂研究任务需要合理分配给Researcher/Coder/Reporter等智能体。DeerFlow基于LangGraph实现动态任务分配。
Verschreibung
- 计划修正：交互模式输入’revise plan’可手动调整智能体分工
- 权重配置：在conf.yaml设置agent_priority参数(0-1范围)控制资源分配比例
- Behandlung von Ausnahmen：当某智能体超时（默认300秒），Planner会自动重新分配任务
- 自定义模块：通过继承BaseAgent类开发专属智能体，注册到agent_registry即可参与协作
praktisches Können
数据分析任务可调高Coder权重：
agent_priority:
researcher: 0.3
coder: 0.5
reporter: 0.2
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeerFlow: ein automatisiertes Open-Source-Framework für TiefenforschungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何克服DeerFlow多智能体协作中的任务分配难题？
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