DeepResearchAgent

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多数智能体框架跑完一条固定流水线就收工，而 DeepResearchAgent 把“让智能体自己越变越好”做成了核心机制。它把提示词、工具、环境和记忆都当作带版本和明确生命周期的资源来管理，再套上一个闭环改进流程：系统先行动，再观察结果，提出修改方案，经过评估后提交，效果不佳还能回滚。实际使用中，你可以从普通工具调用型智能体起步，用它来做研究或通用任务，然后让基于反思或强化学习的优化器在多次会话里持续调整行为。各个模块——智能体、环境、记忆、优化器、追踪与版本管理——彼此独立又便于组合，适合那些希望拥有一套可追溯、可检查的技术栈，而不是靠手写胶水代码拼凑的团队。