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如何克服DeerFlow多智能体协作中的任务分配难题？

2025-08-23

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技术背景

复杂研究任务需要合理分配给Researcher/Coder/Reporter等智能体。DeerFlow基于LangGraph实现动态任务分配。

解决方案

计划修正：交互模式输入’revise plan’可手动调整智能体分工
权重配置：在conf.yaml设置agent_priority参数(0-1范围)控制资源分配比例
异常处理：当某智能体超时（默认300秒），Planner会自动重新分配任务
自定义模块：通过继承BaseAgent类开发专属智能体，注册到agent_registry即可参与协作

实用技巧

数据分析任务可调高Coder权重：
agent_priority:
  researcher: 0.3
  coder: 0.5
  reporter: 0.2

本答案来源于文章《DeerFlow：开源的深度研究自动化框架》

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