並列エージェントシステムのパフォーマンス上の利点
GPT Researcherの革新的なコアの1つは、エージェントの並列作業メカニズムです。システムはマルチエージェント協調アーキテクチャを採用している：
- タスク分解メカニズム：複雑なリサーチクエスチョンを自動的に複数のサブタスクに分解します。
- 分散処理：異なるサブタスクを同時に処理する複数の独立したエージェント
- 結果の統合：システムは、各エージェントの作業結果を自動的に統合する。
- リアルタイムモニタリング：ユーザーは各エージェントの作業状況や進捗状況を確認することができます。
この設計は、従来の直線的な調査方法よりも大きな利点を提供する。テストによると、並列メカニズムにより、調査速度を300%以上向上させることができ、同時にマルチソース検証により情報の正確性を確保することができる。また、システムはタスクの複雑さに応じてエージェントの数を動的に調整し、リソースの利用を最適化することができる。
この答えは記事から得たものである。GPTリサーチャー：ローカルおよびウェブベースのデータを使用して、包括的で詳細な調査レポートを作成します。について
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