多知能体の連携メカニズムの説明
DeerFlowのインテリジェント・ボディ・システムは、以下のものを使用している。合理化されたコラボレーションモードで調査タスクを完了する：
- ミッション計画段階::
ユーザーがリサーチクエスチョン（例えば「量子コンピューティングが暗号に与える影響」）を入力すると、プランナーインテリジェンスがタスクを分解する：- 検索用語の開発
- 分析するデータの種類を決定する
- 報告書の構成を考える
- 実施段階::
- 研究者インテリジェンスTavily/Brave APIによるウェブ検索とコンテンツ・クロール、ディープ・サーチ・パラメータ設定に対応。
- コーダー・インテリジェンスデータ分析コード（Python REPL）を実行し、構造化データを処理する。
- 統合段階::
レポーター・インテリジェンスは情報を要約し、複数のフォーマットで出力を生成する：- 構造化レポート（Markdown/PDF）
- プレゼンテーション（Marp経由でPPTに変換）
- 音声ポッドキャスト（Volcengine TTSを使用）
ダイナミック調整機構有効な場合--interactiveパラメータは、システムが各重要ポイントでユーザーが確認または調整するのを待ち、研究の方向性が期待通りであることを確認する。
この答えは記事から得たものである。DeerFlow: ディープリサーチのためのオープンソース自動化フレームワークについて
