DeepReason

多智能体互相纠错，让大模型推理更靠谱

DeepReason 是一个基于多智能体协作的自纠错推理引擎，用 Python 编写，核心思路是把复杂问题拆解给多个 Agent 分工处理，再通过自我反思与纠错循环提升答案质量。它结合 LangGraph 编排智能体流程，接入 DeepSeek 等大模型，并用 Milvus 做向量检索，形成 RAG 增强的推理链路。项目要解决的是单模型一次性推理容易出错、缺乏验证的问题：通过检索补充事实、多角色交叉检查、迭代修正，让最终结论更可靠。适合需要可解释推理步骤、对准确性要求较高的问答与分析任务。当前星标约 100，属于早期项目，接口和架构可能仍在快速变化，适合愿意跟进源码、自行调优的开发者。