Tavily 分享构建 SOTA 深度研究智能体的技术经验

Tavily 团队发布了关于构建 State-of-the-Art 深度研究智能体的技术复盘，介绍了其核心架构设计与工程原则。文章详细阐述了“上下文工程”策略，通过将工具输出蒸馏为反思而非直接传递原始数据，使 Token 消耗相比 Open Deep Research 降低了 66%，同时在 DeepResearch Bench 上取得了 SOTA 表现。