[Recomendación de código abierto] Sistema de investigación multiagente: Anthropic es un proyecto de demostración de código abierto basado en el SDK de agentes Claude que simula un proceso de "investigación profunda": a través de la colaboración de múltiples agentes de IA, maneja de manera eficiente la investigación y la generación de informes sobre temas complejos. Los componentes centrales del sistema definen dos subagentes principales, ambos impulsados por el modelo de Claude Haiku: • Agente de investigación: Se encarga de desglosar temas y buscar información. Sus herramientas incluyen búsqueda web y redacción. Guarda los resultados de la investigación en la carpeta archivos/notas_de_investigación y permite ejecutar varias instancias en paralelo. • Redactor de informes: Responsable de integrar las notas de investigación y generar el informe final. Las herramientas incluyen Read (lectura de archivos) y Write to Glob (redacción de informes globales). Lee y sintetiza el contenido de la carpeta de archivos/informes. Flujo de trabajo 1. Descomposición de temas: Cuando un usuario introduce una consulta de investigación, el agente principal de IA la desglosa automáticamente en 2-4 subtemas (por ejemplo, "ética de la IA" se puede desglosar en "desarrollo histórico", "desafíos actuales" y "tendencias futuras"). 2. Investigación paralela: Iniciar un agente investigador para cada subtema para realizar búsquedas web simultáneamente y registrar hallazgos clave en archivos separados, evitando la pérdida de información. 3. Integración de la información: El agente principal revisa las notas de investigación para garantizar una cobertura completa. 4. Generación de informes: Inicie el agente de redacción de informes, lea todas las notas, sintetice un informe estructurado (como Markdown o expandido a PPT/página web) y guárdelo en archivos/informes. 5. Resultado: Los usuarios reciben un informe completo que permite realizar modificaciones iterativas. Ventajas, escalabilidad y eficiencia: Los agentes inteligentes paralelos aceleran la investigación y son adecuados para escenarios académicos, comerciales o de creación de contenido. • Objetividad: Se basa en la búsqueda y síntesis de hechos para reducir el sesgo subjetivo. • Potencial de personalización: Herramientas ampliables (como la adición de generación de PowerPoint o visualización de datos), o integración con otras funciones de Claude. Dirección de código abierto
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