动态Agent角色生成
Dynamic Agent Role Generation
通过LLM分析查询自动生成专业Agent角色和系统提示词，实现查询驱动的动态专家分配
子问题
1.查询意图识别
2.角色提示词生成
3.JSON解析容错
4.默认角色回退
5.角色全链路传播与优先级覆盖
6.条件触发避免子任务重复生成角色
各项目的解法1 solutions
Signals
横向对比
| 维度 | GPT-Researcher |
|---|---|
| 角色生成方式 | LLM 推理 + few-shot 示例，查询驱动自动选择专家角色 |
| 角色粒度 | 每次查询生成独立角色，含 emoji 标识 + 完整系统提示词 |
| JSON解析容错 | json.loads → json_repair → regex 三层降级链 |
| 默认角色回退 | 通用批判性思维研究助手，硬编码兜底 |
| 角色传播范围 | 全链路注入：搜索规划、报告撰写、结论生成等所有下游 LLM 调用 |
| 条件触发 | 仅当 agent 和 role 均为空时触发，支持预设角色跳过生成 |
最佳实践
1.json_repair+regex双重容错解析LLM输出
2.失败时回退到通用默认Agent角色
3.低温度(0.15)生成确保角色选择确定性
4.构造函数预设角色参数支持子任务复用父角色