Tavily 如何打造达到 SOTA 的深度研究智能体

Tavily 分享了其构建 SOTA 深度研究智能体的经验，曾因第一版架构假设过时被迫推倒重建。其核心思路是简化编排逻辑、拥抱模型自主性，并借助 Tavily Advanced Search 在工具侧完成上下文工程，只返回最相关内容块以降低幻觉与延迟。团队还提出将工具输出蒸馏为反思、仅在生成最终结果时引入原始信息，以模拟人类研究方式。