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智能体协作机制大幅提升复杂研究任务的处理效率

2025-08-23

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工作流的自动化质变

DeerFlow通过智能体的动态协作实现研究效能的指数级提升。在”市场趋势分析”案例中，系统展现出三层自动化能力：

Planner智能体将宏观问题分解为搜索关键词生成、数据清洗、可视化等子任务
Researcher自动选择Tavily进行学术文献检索，同时启用Brave抓取行业新闻
Coder执行Python脚本进行数据标准化，Reporter则使用Pandas生成统计图表

测试显示，处理同等规模的研究任务时，传统人工方式需要8小时，而DeerFlow平均仅需22分钟，且报告完整性提高40%。系统特有的迭代优化机制可在初始结果不足时自动发起二次检索，确保研究深度。

This answer comes from the articleDeerFlow: an open source automated framework for deep researchThe

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