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这一设计就像是将不同专业能力的团队成员整合到一个系统中：有的擅长分析表格数据，有的负责生成报告，有的协调工具调用。通过三层架构设计(任务导向的智能体层、核心引擎层、数据层)免费pg电子游戏，能够支撑对复杂任务的并行处理与多阶段推理，例如将包含多重嵌套与合并单元格的工厂生产表格，自动解析并转化为结构清晰、洞察深刻的分析报告。

为确保生成内容的准确性与可靠性，Dingtalk-DeepResearch内置了DingAutoEvaluator评估系统。该系统会对生成的每一份报告进行多维度“质量检验”，涵盖数据准确性、逻辑连贯性、工具使用规范等。一旦发现问题，系统会自动将相关案例反馈至训练流程以优化模型，形成一套从生成、评估到优化的持续改进闭环。

目前，Dingtalk-DeepResearch已在多个真实业务场景中稳定应用并创造价值。在供应链领域，系统能快速分析跨部门的复杂表格数据，为采购策略提供智能化建议；在制造业，它能将设备运行的原始数据自动转化为可视化分析报告，为故障预测与维护提供决策支持。所有核心功能均通过国际基准测试验证，确保了技术的可靠性与领先性。

钉钉CTO朱鸿表示，“Dingtalk-DeepResearch通过结合自适应优化和多模态推理，形成一个可灵活部署的企业级AI框架，旨在处理复杂且不断演进的真实业务任务。该技术正加速在AI搜索、AI表格、自动化工作流、Agent平台等产品中落地，让前沿AI技术更贴近实际生产需求，为企业提供真正创造价值的AI。”

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