ワークフロー自動化の質的転換
DeerFlowは、インテリジェンスのダイナミックなコラボレーションを通じて、リサーチパフォーマンスの飛躍的な向上を実現します。市場トレンド分析の場合、システムは3つの自動化レイヤーを示しています：
- プランナー・インテリジェンスは、マクロの問題を検索キーワードの生成、データクレンジング、視覚化などのサブタスクに分解する。
- Researcherは学術文献検索にTavilyを自動的に選択し、Braveは業界ニュースのクロールを可能にする。
- Coderはデータ正規化のためのPythonスクリプトを実行し、ReporterはPandasを使って統計グラフを作成する。
テストによると、同じ規模の調査タスクを処理する場合、従来の手作業では8時間かかるのに対し、DeerFlowでは平均22分しかかからず、レポートの完成度は40%向上しています。 システム独自の反復最適化メカニズムにより、最初の検索結果が調査の深度を確保するのに不十分な場合、自動的に二次検索が開始されます。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複雑な研究課題の処理効率を飛躍的に向上させる知的身体協働機構
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