Multi-Quellen-Recherche synthetisieren
Multi-Agenten-Research
Planen -> parallele Subagenten ausführen -> Ergebnisse synthetisieren. Deep Research in Maschinengeschwindigkeit mit paralleler Pipeline-Ausführung.
Kernfunktionen
Planungsmodus
Das LLM generiert einen Subtask-Plan mit Abhängigkeiten. Unabhängige Tasks laufen parallel, abhängige warten auf Voraussetzungen.
Parallele Subagenten
Jeder Subtask wird an ein spezialisiertes Agentenmodul dispatcht. Supervisor-Strategie koordiniert, Parallel-Strategie maximiert Durchsatz.
Automatisierte Synthese
Nach Abschluss aller Subtasks kombiniert ein Synthese-Modul die Ergebnisse in einen strukturierten Research-Report mit Quellenangaben.
Agent-as-Tool
Jeder Flow kann während der Recherche als Tool aufgerufen werden. Das LLM entscheidet, wann spezialisierte Flows für tiefere Analyse benötigt werden.
Memory über Sitzungen
Langzeit-Gedächtnisebenen persistieren Ergebnisse über Research-Sitzungen hinweg. Kumulatives Wissen aufbauen.
Time-Travel-Debug
Checkpoints bei jedem Schritt. Forken Sie von jedem Punkt, um alternative Recherchepfade zu erkunden, ohne die gesamte Pipeline neu auszuführen.
So funktioniert's
Forschungsziel definieren
Beschreiben Sie, was Sie erforschen möchten. Der Planer zerlegt es in einen strukturierten Plan von Subtasks mit Abhängigkeiten.
Agenten führen aus
Subagenten laufen wo möglich parallel und respektieren Abhängigkeitskanten. Jeder liefert strukturierte Ergebnisse.
Ergebnisse synthetisieren
Ein Synthese-Modul kombiniert alle Ergebnisse in einen kohärenten Bericht mit Quellenattribution und Konfidenzwerten.
Iterieren & Verfeinern
Forken Sie von jedem Checkpoint, passen Sie Parameter an oder fügen Sie Folgefragen hinzu. Memory persistiert über Iterationen.
Technologie-Stack
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