Der qualitative Wandel der Workflow-Automatisierung
DeerFlow liefert exponentielle Verbesserungen der Forschungsleistung durch die dynamische Zusammenarbeit von Intelligenzen. Im Fall der Markttrendanalyse demonstriert das System drei Automatisierungsebenen:
- Planer-Intelligenz zerlegt das Makroproblem in Teilaufgaben wie die Generierung von Suchbegriffen, Datenbereinigung, Visualisierung usw.
- Researcher wählt automatisch Tavily für die akademische Literatursuche aus, während Brave aktiviert ist, um Branchennachrichten zu durchsuchen
- Der Coder führt Python-Skripte zur Normalisierung der Daten aus und der Reporter erstellt statistische Diagramme mit Pandas
Tests zeigen, dass die Bearbeitung einer Rechercheaufgabe gleichen Umfangs mit der traditionellen manuellen Methode 8 Stunden dauert, während DeerFlow durchschnittlich nur 22 Minuten benötigt und die Vollständigkeit des Berichts um 40% verbessert. Der einzigartige iterative Optimierungsmechanismus des Systems leitet automatisch Sekundärsuchen ein, wenn die ersten Ergebnisse nicht ausreichen, um die Tiefe der Recherche zu gewährleisten.
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