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张小明 2026/1/2 18:18:28
网站程序设计软件,网页设计图片素材小插件,聚云测网站怎么做的,玩具网站建设策划书流程简介 文章介绍了一个从零开始构建的Deep Research Agent项目#xff0c;它不依赖任何高级编排框架#xff0c;使用原生PythonLLM API实现。系统包含用户输入处理、并行段落研究、反思式搜索循环和最终报告生成等模块。每个研究子智能体执行反思式搜索循环#xff0c;通过迭代…简介文章介绍了一个从零开始构建的Deep Research Agent项目它不依赖任何高级编排框架使用原生PythonLLM API实现。系统包含用户输入处理、并行段落研究、反思式搜索循环和最终报告生成等模块。每个研究子智能体执行反思式搜索循环通过迭代查询优化获取信息最终汇总生成结构化报告。项目提供了完整代码和详细注释旨在帮助开发者理解智能体系统的工程骨架提升AI系统开发能力。“Talk is cheap. Show me the code.” — Linus Torvalds在 AI 时代这句话比以往任何时候都更真实。最近几个月“Agentic AI” 成为行业热词。但大多数讨论停留在概念层面什么是 ReAct什么是 Plan-and-Execute什么是 Multi-Agent Collaboration然而真正的问题是你能否不依赖 LangChain、LlamaIndex 或 AutoGen亲手写出一个可运行、可扩展、有实际价值的多智能体系统今天我们就来从零开始手写一个 Deep Research Agent深度研究智能体——它不仅能自主规划、并行研究、反思优化还能输出结构化报告。整个系统完全基于原生 Python LLM API 构建无任何高级编排框架。更重要的是代码已开源含完整 Notebook 和详细注释。 为什么要做这个项目当前主流的 LLM 应用开发范式高度依赖“编排框架”。这固然提升了开发速度但也带来了几个问题黑盒化严重开发者不清楚底层通信、状态管理、错误处理是如何实现的调试困难当链路出错时很难定位是 Prompt 问题、工具调用问题还是框架逻辑问题灵活性受限想自定义智能体协作协议想插入自研的反思模块往往需要“绕过”框架设计。因此我们决定回归本质用最基础的组件LLM API 工具函数 控制流构建一个端到端的 Agentic 系统。目标不是“炫技”而是理解智能体系统的工程骨架。 系统整体架构整个 Deep Research Agent 的工作流如下图所示阶段 1用户输入与大纲生成用户提供一个研究主题例如“分析 2025 年全球 AI 芯片竞争格局”。系统调用 LLM如 DeepSeek-R1、GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet要求其生成一份结构清晰的报告大纲限制段落数量例如最多 5 段每段需包含明确的研究目标描述如“本段将分析英伟达、AMD、华为在训练芯片市场的份额变化”。✅关键设计大纲本身成为后续子任务的“任务契约”Task Contract确保研究聚焦。阶段 2并行段落研究Multi-Agent Parallelism每个段落描述被独立送入一个Research Sub-Agent研究子智能体。这些子智能体彼此独立、可并行执行构成典型的Multi-Agent Topology。每个子智能体内部执行一个Reflective Search Loop反思式搜索循环这是本系统的核心创新点。 反思式搜索循环Reflective Search Loop传统 RAG 或单次搜索往往“一锤定音”但人类研究员会不断调整问题、补充视角。我们的子智能体模拟这一过程步骤详解Query Generation查询生成LLM 根据段落目标生成一个或多个 Web 搜索关键词并附上推理理由例如“为了了解华为昇腾芯片的最新出货量应搜索‘Huawei Ascend chip shipments 2025’”。Web Search Execution执行搜索调用搜索引擎 API如 SerpAPI、DuckDuckGo、Google Programmable Search Engine获取 Top-K 结果标题、摘要、URL。Reflection Gap Analysis反思与缺口分析LLM 接收搜索结果回答两个问题当前信息是否足以支撑该段落写作是否存在明显缺失如缺少竞品对比、时间范围不足、地域覆盖不全Iterative Query Refinement迭代查询优化基于反思生成新的、更精准的搜索查询。例如初始查询“AI chip market 2025”优化后“AI training chip market share NVIDIA vs AMD vs Huawei Q3 2025”循环 N 次默认 2–3 轮每轮积累新信息最终形成一个信息集合Evidence Pool用于段落撰写。工程技巧我们在每轮之间加入“去重”和“相关性过滤”避免信息冗余。 最终报告生成所有子智能体完成研究后系统将汇总每个段落的 Evidence Pool调用一个“Report Writer Agent”根据原始大纲 所有证据生成连贯、引用清晰的 Markdown 报告自动添加结论段Conclusion总结核心发现。⚙️ 技术栈与关键实现细节组件选择说明LLMDeepSeek-R1主、GPT-4o备选选用 DeepSeek 因其在中文英文混合任务中表现优异且支持长上下文搜索引擎SerpAPI DuckDuckGo Fallback保证结果多样性与可用性并行控制concurrent.futures.ThreadPoolExecutor轻量级并行避免异步复杂度输出格式Markdown 引用标注便于阅读与溯源错误处理重试机制 降级策略如搜索失败则跳过该轮保留已有信息无框架依赖未使用 LangChain 的 AgentExecutor、Tool Calling 或 Memory 模块所有状态通过 Python 字典和列表管理。 结语真正的 AI 工程始于动手在这个“人人都在谈 Agent”的时代能写 Prompt 的人很多能写 Agent 系统的人很少。而真正的分水岭不在于你知道多少术语而在于你是否愿意拆解一个复杂任务设计状态流转处理工具调用失败优化信息召回质量最终交付一个可靠、可解释、可维护的系统。这才是 AI 工程师的核心竞争力。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​
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