In dieser Folge analysieren wir, wie echtes „Deep Research“ bei KI-Agenten technisch funktioniert. Dafür vergleichen wir den aufstrebenden Multi-Agenten „DeerFlow“ mit unserem reaktiven Standard-Agenten „Hermes“.

Das Geheimnis tiefgehender KI-Recherche ist keine Magie, sondern eine clevere Aufgabenzerlegung durch einen planenden Hauptagenten und isolierte Unteragenten, systematische Kontrollschleifen sowie ein smartes Speichermanagement zur Umgehung von Kontext-Limits.

Erfahrt, warum der DeerFlow-Ansatz extrem ressourcenintensiv ist und wie sich bestehende Agenten wie Hermes auch ohne teures Reinforcement Learning effizient für komplexe Forschungsaufgaben aufrüsten lassen.