本文探讨了AI研究中的“苦涩教训”，强调计算驱动的通用方法最为有效。以Open Deep Research为例，作者指出过度结构化会限制模型潜力，随着技术进步，应灵活调整设计，去除不必要的结构，以提升AI应用的性能和可靠性。
本文探讨了AI研究中的“苦涩教训”，强调计算能力的重要性。以Open Deep Research为例，作者指出过度结构化限制了模型潜力，最终转向灵活的多代理系统以提高研究效率。总结提到需重新评估假设并简化结构，以适应模型能力的提升。
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![[译] 从 OpenDeepResearch 背后的设计演进，解读 AI 领域反复学到的一课（2025）](https://arthurchiao.art/assets/img/ai-bitter-lesson/multi_agent_v1.png)
