DeepResearch - 深度调研智能体

DeepResearch 是专业的文献调研智能体，能够自主完成多源信息检索、智能分析和综合报告生成， 大幅提升您的调研效率。

智能体介绍

DeepResearch 专为学术文献调研场景设计，是您的智能研究助手。它不仅能搜索信息， 更重要的是能够理解您的研究目标，自主规划调研策略，并生成高质量的结构化报告。

为什么需要 DeepResearch？

传统的文献调研存在诸多痛点：

• 信息源分散，需要在多个数据库间切换
• 检索结果冗余，筛选相关文献耗时
• 需要人工阅读大量文献提取关键信息
• 综合分析和报告撰写工作量大

DeepResearch 通过自动化和智能化技术，将这些繁琐的工作变得简单高效。

核心能力

1. 多源并行检索

DeepResearch 能够同时搜索多个学术数据源：

• 学术搜索引擎（Google Scholar、Semantic Scholar 等）
• 开放获取数据库（arXiv、PubMed、bioRxiv 等）
• 您的个人知识库文档
• 通用网络搜索引擎

并行检索确保在最短时间内获取最全面的信息。

2. 智能信息提取

对检索到的每篇文献，DeepResearch 会自动提取：

• 核心观点：主要研究发现和结论
• 方法论：采用的研究方法和技术路线
• 实验结果：关键数据和性能指标
• 引用关系：重要参考文献和被引用情况

3. 自动去重与融合

智能识别重复信息和相似内容：

• 检测同一研究的不同版本（预印本 vs 正式发表）
• 识别相似的研究方法和实验设置
• 合并来自不同来源的互补信息
• 保留多样化的观点和发现

4. 趋势分析

DeepResearch 能够分析研究趋势：

• 时间轴分析：研究领域的演进历程
• 热点识别：当前的研究热点和前沿方向
• 技术演进：方法和技术的迭代路径
• 研究空白：未被充分探索的领域

5. 结构化报告生成

自动生成结构化的调研报告：

• 研究现状概述
• 主要研究方法对比
• 代表性工作详解
• 发展趋势分析
• 问题与挑战
• 未来研究方向

工作流程

DeepResearch 的调研流程完全自动化，分为 5 个阶段：

使用方法

基本使用

需求描述示例

调研主题：Transformer 模型在计算机视觉领域的应用
时间范围：2020-2024 年
重点关注：
- Vision Transformer (ViT) 及其改进版本
- 在图像分类、目标检测、分割任务上的性能
- 与 CNN 的对比优势
- 主要的开源实现和预训练模型

输出要求：
- 3000 字左右的综述报告
- 包含代表性工作的详细介绍
- 列出关键论文和 GitHub 仓库链接

调研主题：学术文献管理工具的现状分析
调研对象：Zotero、Mendeley、EndNote、Citavi、ReadCube
关注维度：
- 功能对比（文献管理、PDF 阅读、笔记、协作）
- 价格和订阅模式
- 用户评价和市场份额
- 技术架构和生态系统

输出要求：
- 对比表格形式呈现核心功能
- 分析各产品的优劣势
- 总结市场趋势和用户需求

使用技巧

1. 明确调研目标

清晰的目标能帮助 DeepResearch 制定更精准的检索策略：

• ✅ 好："调研深度学习在蛋白质结构预测中的最新进展"
• ❌ 不好："调研深度学习"（范围过大）

2. 指定时间范围

限定时间范围能提高结果的相关性：

• 近期进展：最近 1-2 年
• 系统综述：最近 5 年
• 历史演进：指定起始年份

3. 提供关键词和约束

关键词帮助聚焦，约束确保输出符合预期：

• 必须包含的关键词
• 排除的主题或方法
• 重点关注的子方向
• 报告长度和格式要求

4. 附加知识库文档

如果您已有相关资料，可以附加到调研任务中：

• 之前的调研报告（作为参考或延续）
• 相关论文（深入分析特定方向）
• 项目文档（结合实际需求）

5. 迭代优化

首次调研后，您可以基于结果继续提问：

• "请详细介绍报告中提到的 XXX 方法"
• "补充 YYY 方向的最新工作"
• "对比报告中的几种方法的优劣"

应用案例

案例 1：课题立项前的领域调研

场景：博士生准备开题，需要全面了解研究领域现状。

任务描述：

"调研图神经网络在药物发现中的应用，时间范围 2019-2024。
重点关注：分子性质预测、药物-靶点相互作用、逆合成规划。
请生成一份 5000 字的综述，包含主要方法分类、代表性工作、
数据集和基准测试、未来研究方向。"

产出：全面的领域综述报告，为开题报告提供坚实的文献基础。

案例 2：竞品技术分析

场景：创业团队开发新产品，需要了解竞品技术方案。

任务描述：

"调研主流的文档问答系统（如 ChatPDF、Humata、LightPDF）的技术实现，
重点关注：文档解析方法、向量数据库选型、检索策略、LLM 集成方案。
请生成对比分析报告，包含技术架构图和实现细节。"

产出：竞品技术方案对比分析，为自己的产品设计提供参考。

案例 3：快速了解新兴技术

场景：研究人员需要快速了解一个陌生的新兴技术领域。

任务描述：

"我对 LoRA（Low-Rank Adaptation）完全不了解，
请帮我调研这项技术的原理、应用场景、主要论文和代码实现。
要求通俗易懂，适合初学者快速上手。"

产出：入门级综述报告，帮助快速建立对新技术的认知框架。

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