Explicação do mecanismo de colaboração de corpos multiinteligentes
O sistema de corpo inteligente do DeerFlow usaColaboração simplificadapara concluir a tarefa de pesquisa:
- Fase de planejamento da missão::
Depois que o usuário insere uma pergunta de pesquisa (por exemplo, "O impacto da computação quântica na criptografia"), a inteligência do Planner divide a tarefa:- Desenvolvimento de termos de pesquisa
- Determinar o tipo de dados a serem analisados
- Planejamento da estrutura do relatório
- Fase de implementação::
- Inteligência do pesquisadorPesquisa na Web e rastreamento de conteúdo via API Tavily/Brave, suporte para configuração de parâmetros de pesquisa profunda
- Inteligência do codificadorExecução de código de análise de dados (Python REPL) para processar dados estruturados
- Fase de integração::
As inteligências do repórter resumem as informações e geram resultados em vários formatos:- Relatórios estruturados (Markdown/PDF)
- Apresentação (convertida em PPT via Marp)
- Podcasts de voz (usando o Volcengine TTS)
Mecanismo de ajuste dinâmicoQuando ativado--interactiveo sistema aguarda que o usuário confirme ou ajuste os parâmetros em cada ponto crítico para garantir que a direção da pesquisa seja a esperada.
Essa resposta foi extraída do artigoDeerFlow: uma estrutura automatizada de código aberto para pesquisa profundaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como especificamente o sistema corporal multiinteligente do DeerFlow colabora nas tarefas de pesquisa?
