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kinola-IQ/Deep-Research-Multi-Agent-Assistant

Ein FastAPI-basierter Forschungsassistent, der einen Multi-Agenten-Workflow für Frageverfeinerung, Web-Recherche, Berichtserstellung und Review orchestriert, mit synchronen und SSE-Streaming-Endpunkten sowie einer minimalen Streamlit-Oberfläche für lokale Experimente.

Was ist Deep-Research-Multi-Agent-Assistant?

Dieser Skill implementiert einen fortschrittlichen Multi-Agenten-Forschungsassistenten auf Basis von FastAPI. Er orchestriert einen vollständigen Workflow, der aus vier spezialisierten Agenten besteht: einem Frage-Verfeinerer, einem Web-Rechercheur, einem Berichtsverfasser und einem Reviewer. Der Assistent bietet sowohl synchrone als auch SSE (Server-Sent Events) Streaming-Endpunkte, die Echtzeit-Updates während des Forschungsprozesses ermöglichen. Eine minimalistische Streamlit-Oberfläche erlaubt lokale Experimente und Tests. Der Skill ist besonders nützlich für Entwickler, die komplexe, iterative Rechercheaufgaben automatisieren möchten, etwa für Marktanalysen, akademische Recherchen oder tiefgehende Themenexplorationen. Die Multi-Agenten-Architektur stellt sicher, dass jede Phase des Workflows von einem spezialisierten Agenten durchgeführt wird, was die Qualität und Tiefe der Ergebnisse verbessert. Die API-Design ermöglicht eine einfache Integration in andere Anwendungen oder Workflows.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
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Dokumentation

Was macht Deep-Research-Multi-Agent-Assistant?

Ein FastAPI-basierter Forschungsassistent, der einen Multi-Agenten-Workflow für Frageverfeinerung, Web-Recherche, Berichtserstellung und Review orchestriert, mit synchronen und SSE-Streaming-Endpunkten sowie einer minimalen Streamlit-Oberfläche für lokale Experimente.

Quelle: https://github.com/kinola-IQ/Deep-Research-Multi-Agent-Assistant

Entdeckt über GitHub-Repositories, die in den letzten 24 Stunden für Agenten-Fähigkeiten, Claude/Codex/Gemini-Workflows, MCP-Tools und angrenzende KI-Agenten-Automatisierung gepusht wurden.

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