MiroFlow

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MiroFlow 适合那些需要智能体真正完成多步骤网络研究、而不是只交回一份粗糙摘要的用户。它能跨多个页面收集信息并交叉核对，在必要时执行代码，持续迭代直至产出有依据的最终答案，这种能力正是深度研究和预测类任务所依赖的。框架不绑定特定模型：在 GPT-5、Claude、Kimi 或可自托管的 MiroThinker 之间切换只需改配置，工具、提示词和回滚逻辑完全一致，因此不同模型之间的对比能做到公平直接。它还针对常见的智能体故障模式做了处理，比如工具调用格式错误或重复循环，能够自动回滚并利用累积的错误反馈重试，这样在生产环境中你无需全程盯着每次运行。如果你正在评估用于可复现研究流程的智能体框架，这个项目值得真正上手试一试。