01。

概述

02。

优势

• 为了形成手动研究任务的客观结论可能需要时间，有时需要数周来找到正确的资源和信息。

• 当前的大型语言模型（LLMs）训练于过去和过时的信息，存在产生幻觉的高风险，使它们在研究任务中几乎变得不相关。 

• 当前的大型语言模型仅限于短标记输出，这不足以满足长篇详细的研究报告（2000字以上）。 

• 提供网络搜索服务的系统（如ChatGPT + Web插件）只考虑有限的来源和内容，有时会导致错误信息和肤浅的结果。 

• 仅使用部分网络资源可能会在确定研究任务的正确结论时产生偏见。

03。

Demo

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04。

架构

• 根据研究查询或任务，创建一个特定领域的代理。
• 生成一组研究问题，这些问题共同构成对任何给定任务的客观意见。
• 对于每个研究问题，激活一个爬虫代理，该代理在网络上抓取与给定任务相关的信息资源。
• 对于每个抓取的资源，根据相关信息进行总结，并记录其来源。
• 最后，过滤和汇总所有总结过的来源，并生成最终的研究报告。