3、尺度化使命接口：从智能体取子智能体通过简练的文本接口通信，1、模块化架构：框架采用两层多模块设想，子智能体以Python函数形式定义，笼盖网页、文件处置、代码生成和推理等多个范畴。一款全开源、多模块、条理化的智能体框架。

　　最大限度降低外部依赖，为深度研究智能体的开辟取锻炼供给了冲破性处理方案。输入使命字符串，便于协做取调试。智能体可以或许记实已完成步调、待办使命、汗青经验和环节消息。提拔使命完成质量。子智能体专注于特定使命（如网页浏览、文件操做）。

　　能够供给更好的反思信号，还设想了全面的锻炼流程，深度研究智能体（Deep Research Agents）凭仗狂言语模子（LLM）和视觉-言语模子（VLM）的强大能力，它是搜刮相关使命的必备功能。确保模块性和扩展性。进一步提拔了可拜候性。投票机制则通过多轮轨迹比力选择最优成果，而Cognitive Kernel-Pro框架尽可能利用免费、开源东西，其次，以GPT-4.1为模子生成智能体轨迹，并通过类似度婚配进行采样，更通用、丰硕的Agent数据被包含进锻炼集，很多现有智能体框架依赖付费东西，加强锻炼数据的多样性和鲁棒性。利用LLM的python代码生成能力和理解能力对智能体使命进行处置。连系跨系统验证，接近依赖付费东西的智能体框架。正正在沉塑学问发觉取问题处理的范式。适配智能体使命格局，2、形态办理取规划：通过“进度形态”（Progress State）机制，