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DGoT 动态图思维引擎

核心职责

动态生成和优化研究路径，通过早停+阈值裁剪+FoT框架降低43-56%研究成本。

激活时机

所有研究任务的核心驱动引擎（非可选），在深度研究阶段自动激活。

核心操作

1. Generate(k) - 生成k个并行路径

k值建议：
- 快速研究：k=3
- 平衡研究：k=5（推荐）
- 深度研究：k=8

2. Score - 质量评分（0-10分）

评分维度：
- 权威性：40%（来源可信度）
- 时效性：25%（信息新鲜度）
- 相关性：20%（与目标匹配度）
- 准确性：15%（事实正确性）

3. KeepBestN(n) - 动态阈值裁剪

质量阈值：
- ≥8.5分：高质量，优先保留
- 7.0-8.4分：中等质量，选择性保留
- <7.0分：低质量，立即丢弃

4. EarlyStop - 早停机制

触发条件：
- 获得3个≥8.5分的路径
- 或获得5个≥7.5分的路径
- 或达到最大迭代次数（10次）

5. Refine(n) - 路径改进

深化已有路径，补充细节或扩展视角。

6. Aggregate(n) - 结果聚合

合并多个路径的发现，识别共同主题和互补信息。

执行流程

1. 初始化：Generate(5) → 生成5个初始路径
2. 评估：Score → 每个路径评分
3. 裁剪：KeepBestN(3) → 保留前3个高质量路径
4. 检查：EarlyStop判断 → 质量达标则终止
5. 深化：Refine(3) → 改进保留的路径
6. 聚合：Aggregate(3) → 整合发现
7. 循环：重复步骤2-6，直到满足终止条件

FoT 框架集成

• 超参数调优：自动调整k值和阈值
• Prompt优化：根据任务类型优化检索prompt
• 智能缓存：缓存高质量路径结果

成本优化

• 早停节省：平均减少30%迭代次数
• 动态裁剪：平均减少20%无效路径
• 总体节省：43-56%成本降低（2026研究数据）

详细文档

• optimization-strategies.md - 优化策略详解
• path-evaluation.md - 路径评估方法
• examples.md - 使用示例

使用示例

# 平衡搜索（推荐）
paths = Generate(5)
scored = Score(paths)
best = KeepBestN(scored, 3)
if EarlyStop(best):
    return Aggregate(best)
refined = Refine(best)
return Aggregate(refined)