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「DeepResearch Agent」找到 4 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 理解DeepResearch的核心定位：自主式深度研究而非单次检索 掌握"规划-搜索-阅读-综合"的循环架构 说明与传统RAG的本质区别（主动性vs被动性） 列举典型应用场景（行业调研、竞品分析、学术综述） 提及技术挑战（信息可信度、成本控制、长上下文管理） 核心定位 DeepResearch是自主式深度研究Agent，区别于传统RAG的单轮检索-生成模式，它能像研究员一样进行多轮探索、验证和综合。 技术架构：循环式"研究-反思"流程 1. 规划层（Planning…
匹配正文：写了 asyncio.gather，8 个研究 Agent 为什么还在排队？ 一个研究问题拆成八条路径，每条路径交给一个Agent，最后综合报告。代码里有异步函数，也有asyncio.gather。看起来八条路径已经一起出发，运行时却可能还是一条结束，下一条才开始。 这时最容易改的是配置：把并发数从四调到八，再调到十六。但如果第一条研究任务一直占着事件循环，后面的任务没有机会执行，增加号码牌并不能让窗口同时接待更多人。 准备DeepResearch项目面试，不能只指着函数前面…
匹配正文：…来已经像个沙箱。 项目面试真正要追问的，却是门外的事：运行这段代码的进程，究竟拥有什么权限？任务超时以后，那个进程真的结束了吗？ DeepResearch 里的 CodeWizard 要把模型计划变成计算结果，执行器就会碰到这层边界。限制源码拼写、限制直接可见的名字、限制实际运行环境，分别约束不同的东西。把前两项做好，不能顺手宣布第三项也成立。 本文沿一份本地代码解释器教程，只做三个无害验证。输入全是作者固定的小样本，文件全在新建临时目录里，子进程只短暂睡眠。先看这些证据到底…
学习内容与项目面试，在同一条路上。