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解決する課題

Enterprise Deep Research (EDR) は、多様なソースからの情報収集、データ分析、レポート作成を必要とする複雑な多段階の調査タスクを自動化します。計画、検索、調査結果の振り返り、そしてリアルタイムでの戦略調整が可能な自律システムを使用することで、手作業による時間のかかる調査という問題を解決します。

仕組み

EDRは「マスタープランニングエージェント」によって調整されるマルチエージェントアーキテクチャを採用しています。このエージェントは調査クエリを小さなタスクに分解し、学術データベース、一般データベース、専門データベース（GitHubやLinkedInなど）を検索する専門エージェントに割り当てます。システムには知識のギャップを特定する振り返りメカニズムが含まれており、「ヒューマン・イン・ザ・ループ」による制御が可能です。つまり、調査の進行中にフィードバックを提供して方向性を導くことができます。また、調査結果をデータ駆動型の洞察に変えるための可視化エージェントも備えています。

対象ユーザー

このプロジェクトは、詳細なデータ分析、レポート生成、調査ワークフローを自動化する必要がある開発者やエンタープライズチーム向けです。エンタープライズアプリケーションに統合可能な、柔軟で制御可能なAIアシスタントを求めるユーザーのために設計されています。

ハイライト

• マスタープランニングエージェントによるマルチエージェントオーケストレーションと適応的なタスク分解
• 一般Web、学術、GitHub、LinkedInデータ向けの専門検索エージェント
• リアルタイムの調査改善と方向付けを可能にするヒューマン・イン・ザ・ループ制御
• ドキュメント分析、NL2SQL、エンタープライズワークフローをサポートする拡張可能なツールエコシステム
• OpenAI、Anthropic、Google、Groq、SambaNovaを含むマルチプロバイダーLLMサポート
• データ駆動型の洞察を作成するための組み込み可視化エージェント
• リアルタイムの進捗ストリーミングを備えたフルスタックWebアプリケーション