Tavily 如何构建达到 SOTA 的深度研究智能体
Tavily 分享其深度研究智能体的构建经验，通过上下文工程把工具输出蒸馏为反思而非在上下文中累积原始 token，相比 LangChain 的 Open Deep Research 减少 66% token 消耗，并在 DeepResearch Bench 上达到 SOTA。
推荐理由：Tavily 复盘自建深度研究智能体的架构取舍，给出上下文工程与 token 消耗对比的具体做法，可迁移到其他长任务智能体。
Tavily 分享其深度研究智能体的构建经验，通过上下文工程把工具输出蒸馏为反思而非在上下文中累积原始 token，相比 LangChain 的 Open Deep Research 减少 66% token 消耗，并在 DeepResearch Bench 上达到 SOTA。
推荐理由：Tavily 复盘自建深度研究智能体的架构取舍，给出上下文工程与 token 消耗对比的具体做法，可迁移到其他长任务智能体。