マルチエージェントシステムにおける技術的ブレークスルー
オープン・ディープ・リサーチの中核となるイノベーションは、そのマルチエージェントAIアーキテクチャである。このシステムには3つの主要なエージェントモジュールが含まれている：
- プランニングエージェント：言語モデルに基づく研究概要と問題フレームの自動生成
- サーチ・エージェント：ウェブAPIを通じて高品質の情報ソースを取得し、フィルタリングする。
- ライティング・エージェント：情報を統合し、構造化された研究論文を作成する
これらのエージェントは、人間の研究者の認知プロセスをシミュレートするために、LangGraphテクノロジーによって連携することができる。例えば、「気候変動の影響」という研究では、システムは次のようになる：
- まず「環境／経済／社会的影響」の研究フレームワークを作成する。
- 各サブテーマについて何度も探索と考察を繰り返す
- 最終的なアウトプットは、データの視覚化に関する推奨事項を含む完全なレポートである。
このアーキテクチャ設計により、ツールは反復的に調査を深めることができ、max_search_depthパラメータ（-max_search_depth）により、ユーザーは調査の詳細レベルを制御することができる。
この答えは記事から得たものである。共に開くディープリサーチ：インデックス付きディープリサーチレポートの作成について
