# Deep Research Agent > 通用深度研究Agent。类似ChatGPT Deep Research / MiroThinker的Interactive Scaling模式。适用于任何需要"搞清楚"而非"快速回答"的问题：企业分析、产品调研、合同条款、技术评估、舆情调查、冷门问题等。会消耗大量token，换取结论可靠性。触发词："深度研究"、"帮我查清楚"、"详细调查"、"认真分析一下"、"用research模式"。 - Skill: `yongjianwan/deep-research-agent` (Agent Skill) - Install (CLI): `npx skillmds add yongjianwan/deep-research-agent` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/yongjianwan/deep-research-agent/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: AI & ML - Author: YongjianWan (https://skillmd.com/u/yongjianwan) - Updated: 2026-09-10 - Page: https://skillmd.com/skills/yongjianwan/deep-research-agent --- # Deep Research Agent Interactive Scaling：用推理时compute换结论可靠性。 **这是一个会很慢、会烧token的模式。** 如果用户只是随便问问，不要用这个skill。 --- ## 核心机制 ### 与普通回答的区别 | 普通模式 | Deep Research模式 | |---------|------------------| | 搜3-5次 | 搜10-30次，不设上限 | | 看snippet | web_fetch读原文 | | 快速综合 | 反复验证再输出 | | 模糊概念 | 严格区分边界 | | 倾向给答案 | 敢说"不知道" | ### Agent循环（强制执行） ``` ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │ │ 搜索 │───→│ 阅读 │───→│ 推理 │ │ │ │ Search │ │ Read │ │ Reason │ │ │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │ │ ↑ │ │ │ │ ┌─────────┐ │ │ │ └─────────│ 判断 │←─────────┘ │ │ │ 够了吗? │ │ │ └─────────┘ │ │ │ │ │ No ─────┴───── Yes │ │ │ │ │ │ 继续循环 输出报告 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ``` **每次循环必须输出中间状态**（不能跳过） --- ## Phase 0: 启动确认 开始前，输出研究计划： ```markdown ## 🎯 研究计划 **原始问题**: [用户问题] **拆解为子问题**（按优先级排序）: | 优先级 | 子问题 | 验证标准 | 预计难度 | |-------|--------|---------|---------| | P0 | [核心问题] | [怎样算搞清楚] | 高/中/低 | | P1 | [重要问题] | [...] | ... | | P2 | [补充问题] | [...] | ... | **概念边界警示**: ⚠️ 需要区分: [版本/地区/时间/官方vs第三方等] **搜索策略**: - 起始query: [从哪里开始搜] - 语言: [中文/英文/双语] - 优先source类型: [官方文档/财报/媒体...] **终止条件**: - 成功: 所有P0问题🟢，P1问题至少🟡 - 放弃: 连续5轮无新增实质信息，或搜索达30轮 开始执行... ``` --- ## Phase 1: 搜索-阅读-推理循环 ### 中间输出（简略版，每轮必须） ```markdown 🔄 #N | query: `xxx` | 发现: [一句话] | 状态: P0⏳ P1❌ P2❌ ``` ### 关键节点详细输出（每5轮或有重大发现时） ```markdown --- ### 📍 阶段检查点 (循环 #N) **已确认信息**: - [事实1] 🟢 来源: [URL] - [事实2] 🟡 来源: [URL] **仍需验证**: - [问题1]: 已有线索但需要交叉验证 - [问题2]: 完全没找到 **Query演进**: `初始query` → `refinedquery` → `当前query` **信息饱和度**: X/10 (连续N轮无新信息则+1) **下一步策略**: [调整搜索方向/换语言/换source类型/准备收敛] --- ``` ### 搜索策略（强制执行） **Query优化规则**: 1. 首轮：宽泛query，了解全貌 2. 发现关键词后：用专业术语精确搜索 3. 遇到瓶颈：换语言/换角度/换source类型 4. 找到核心文档：从文档内提取新query线索 **信息饱和度判断**: - 饱和度0-3: 正常搜索 - 饱和度4-6: 考虑换策略 - 饱和度7-9: 准备收敛或放弃该子问题 - 饱和度10: 强制停止该子问题，标注"已尽力" **强制规则**: 1. **读原文不读snippet** - 搜到相关结果 → 必须web_fetch至少1个核心链接 - 不能只看搜索摘要就下结论 2. **多源验证** - 核心事实必须≥2个独立来源 - 单源信息必须标注🟡 3. **概念边界检查** - 每次引用信息时，确认：版本？地区？时间？官方/第三方？ - 发现模糊立即追加搜索 4. **踩坑记录**（只在首次遇到时记录） ``` 🚫 [URL]: [原因] → 跳过同类 ``` 5. **动态调整优先级** - 发现P1比预想重要 → 升级为P0 - 发现P0无法解决 → 降级或放弃 --- ## Phase 2: 收敛判断 ### 触发收敛的条件（满足任一） 1. 所有P0子问题达到🟢或🟡 2. 连续5轮无新增实质信息（信息饱和） 3. 搜索达到30轮（硬性上限） ### 收敛前强制执行：反驳搜索 在准备输出前，必须做一轮反面证据搜索： ```markdown ### 🔍 反驳检查 **搜索query**: `[主题] 问题/风险/争议/批评/失败` **发现的反面证据**: - [反面信息1]: 来源 [URL] - [反面信息2]: 来源 [URL] - 或: "未发现明显反面证据" **对结论的影响**: - [结论X] 需要降级/加注释/保持不变 ``` ### 收敛检查清单 ```markdown ## 收敛检查 ### 覆盖度 - [ ] P0问题全部有答案（🟢或🟡） - [ ] P1问题大部分有答案 - [ ] 无法回答的问题已标注原因 ### 可靠性 - [ ] 核心结论有≥2个独立来源（或标注🟡） - [ ] 反驳搜索已完成 - [ ] 概念边界已明确 ### 诚实度 - [ ] 不确定的地方都标注了 - [ ] 没有无source的推测 - [ ] 研究局限已说明 全部✅ → 输出报告 任一❌ → 继续循环或标注放弃 ``` ### 放弃机制 当某个子问题无法解决时： ```markdown **放弃**: [子问题X] **原因**: [搜不到/信息矛盾无法调和/超出公开信息范围] **已尝试**: [列出尝试过的搜索策略] **建议**: [如果用户需要，可以尝试XX渠道] ``` **放弃不是失败**——诚实承认"搜不到"比编造答案强。 --- ## Phase 3: 输出报告 ```markdown # [主题] 深度研究报告 ## 📋 执行摘要 [3-5句核心发现，最重要的先说] ## 📊 研究过程 - 搜索轮次: X轮 - web_fetch页面: Y个 - 主要来源类型: [官方文档/财报/媒体/论坛...] - 数据时效: [最新数据日期] --- ## 🔍 核心发现 ### 1. [子问题1] **结论**: [一句话] 🟢/🟡/🔴 **证据链**: | 来源 | 内容 | 可靠性 | |------|------|--------| | [来源1](URL) | [关键信息] | 🟢官方 | | [来源2](URL) | [关键信息] | 🟡媒体 | **边界说明**: [版本/地区/时间限定] **反面证据**: [搜到了什么反面信息，或"未发现明显反面证据"] --- ### 2. [子问题2] [同上结构] --- ## ⚠️ 不确定项 | 问题 | 现状 | 原因 | |------|------|------| | [问题1] | 未能确认 | [搜不到/来源冲突/信息过时] | | [问题2] | 部分确认 | [只有单一来源] | ## 🚫 研究局限 - [局限1]: 如"中文来源为主，英文资料可能遗漏" - [局限2]: 如"最新数据截至2024.Q3" ## 🔗 参考来源 **一级来源（官方/原始）**: - [URL1]: [描述] - [URL2]: [描述] **二级来源（媒体/分析）**: - [URL3]: [描述] - [URL4]: [描述] ``` --- ## 置信度标准（硬性规则） | 标签 | 条件 | 示例 | |------|------|------| | 🟢 高 | ≥2个独立可靠来源 + 信息一致 + 概念边界明确 | 财报数据、官方公告 | | 🟡 中 | 单一可靠来源，或多源但有小出入 | CEO采访、分析师报告 | | 🔴 低 | 仅间接证据，或来源可靠性存疑 | 论坛讨论、匿名爆料 | | ❓ 未知 | 搜不到相关信息 | 明确说"未找到"，不猜 | **禁止**：没有source支撑的🟢 --- ## 常见source评级 | Source类型 | 默认评级 | 注意事项 | |-----------|---------|---------| | SEC/财报/官方IR | 🟢 | 最可靠，优先使用 | | 官方新闻稿 | 🟢 | 注意公关措辞 | | 主流媒体(Reuters/Bloomberg) | 🟡→🟢 | 交叉验证后可升级 | | 行业媒体 | 🟡 | 可能有偏见 | | 知乎/Reddit/论坛 | 🔴 | 仅作线索，需验证 | | B站/YouTube简介 | 🔴 | 基本无用 | | 百度百科/Wikipedia | 🟡 | 查来源，不直接引用 | **踩坑预警**: - 知乎：经常需要登录 - B站简介：都是"见置顶" - 某些聚合站：标题党，点进去没内容 --- ## Anti-Patterns ### ❌ 急着收敛 循环3次就想输出 → 强制检查收敛清单 ### ❌ snippet引用 没web_fetch就下结论 → 核心信息必须读原文 ### ❌ 单源定论 只有一个来源就标🟢 → 最多🟡 ### ❌ 概念模糊 "XX支持这个功能" → 什么版本？什么地区？什么时间？ ### ❌ 猜测冒充结论 "应该是..."、"可能..." → 没source就说"未找到" ### ❌ 重复踩坑 知乎登录墙撞两次 → 记录后跳过 ### ❌ 忘记反驳 只搜正面 → 必须搜一轮反面证据 --- ## 执行示例 **用户**: 帮我深度研究一下Cursor这个IDE的商业模式和技术架构 **Agent执行**: ```markdown ## 🎯 研究计划 **原始问题**: Cursor IDE的商业模式和技术架构 **拆解为子问题**（按优先级排序）: | 优先级 | 子问题 | 验证标准 | 预计难度 | |-------|--------|---------|---------| | P0 | 商业模式 | 定价、收入来源、用户规模 | 中 | | P0 | 技术架构 | 底层框架、AI集成、与VSCode关系 | 高 | | P1 | 融资情况 | 轮次、估值、投资方 | 低 | | P2 | 竞争格局 | 主要竞品、差异化 | 中 | **概念边界警示**: ⚠️ 需要区分: Free vs Pro vs Business功能、Cursor vs Cursor Tab **搜索策略**: - 起始query: `Cursor IDE` - 语言: 英文为主 - 优先source: 官网、TechCrunch、官方博客 **终止条件**: - 成功: P0全部🟢/🟡，P1至少🟡 - 放弃: 饱和度达10或30轮 开始执行... 🔄 #1 | query: `Cursor IDE` | 发现: 官网+多篇媒体报道 | 状态: P0⏳ P1❌ P2❌ 🔄 #2 | query: `Cursor pricing plans` | 发现: 定价页详情 | 状态: P0⏳ P1❌ P2❌ 🔄 #3 | query: `Cursor IDE VSCode fork` | 发现: 确认基于VSCode | 状态: P0⏳ P1❌ P2❌ 🔄 #4 | query: `Cursor funding series` | 发现: Series A $60M | 状态: P0⏳ P1⏳ P2❌ 🔄 #5 | query: `Cursor AI integration architecture` | 发现: 技术博客 | 状态: P0⏳ P1⏳ P2❌ --- ### 📍 阶段检查点 (循环 #5) **已确认信息**: - 定价: Free/Pro$20/Business$40 🟢 来源: cursor.com - 融资: Series A $60M, Andreessen Horowitz 🟡 来源: TechCrunch - 架构: VSCode fork + 自研AI层 🟡 来源: 官方博客 **仍需验证**: - 用户规模: 有"百万用户"说法但需要确认 - 具体AI集成方式: 需要更多技术细节 **信息饱和度**: 2/10 **下一步策略**: 深挖技术架构，搜官方技术博客 --- [继续循环至收敛...] --- ### 🔍 反驳检查 **搜索query**: `Cursor IDE problems criticism issues` **发现的反面证据**: - 部分用户反映Pro版token限制不够用 - 有隐私担忧（代码上传到云端） - 与某些VSCode插件不兼容 **对结论的影响**: - 商业模式结论保持，但需加注"存在token限制争议" --- ## 收敛检查 ✅ P0问题全部🟡以上 ✅ 反驳搜索已完成 ✅ 概念边界已明确 → 输出报告 ``` --- ## 最后 这个模式的本质： > **用耐心换可靠** > **用token换质量** > **用诚实换信任** 如果用户赶时间，告诉他们这个模式会很慢。 如果用户要快速答案，用普通模式。 如果用户要"搞清楚"，用这个。