LangGraphに基づく知的ワークフローシステム
Open Deep Researchの技術的コアは、LangGraphワークフローエンジンの上に構築されています。このMemorySaverシステムは、研究タスクの状態管理とプロセス制御を可能にします。builder.compileメソッドで生成されたフローチャートは、レポート生成ロジック全体を直感的に表示することができ、Mermaidチャートによる視覚的な表示もサポートしています。
実行レベルでは、システムは非同期ストリーミング処理アーキテクチャ（astream）を使用し、各研究タスクは一意のスレッドIDによって識別・追跡される。ワークフローは3つの主要なフェーズから構成される。まず、計画モデルを使用してレポートのアウトラインが生成され、次に研究資料にアクセスするための検索APIが続き、最後にライティングモデルによって完全なレポートが統合され出力される。各段階では、事前に定義された品質基準が満たされるまで、複数回の反復が可能である。
このアーキテクチャの利点は、複雑なインテリジェント研究プロセスが管理可能なモジュラーコンポーネントに分解され、開発者はJupyter Notebookを通じて基礎となるグラフオブジェクトを直接呼び出すことができ、より柔軟な研究プロセスのカスタマイズと効果監視を実現できることである。
この答えは記事から得たものである。オープン・ディープ・リサーチ：LangChainのディープ・リサーチ用オープンソース・インテリジェント・アシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " LangGraphを使用したOpen Deep Researchのワークフローエンジン
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