<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="/rss.xsl"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>04 Deep Research - Cygnus Tech Blog</title><link>https://cygnusyang.github.io/posts/01-ai-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E4%B8%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93/08-academic-research-skills/04-deep-research/</link><description>技术 × 产品 × 机器人</description><generator>Hugo 0.160.1 & FixIt v0.4.6-20260517062719-ed8ec5c2</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>ruohuyang@163.com (Cygnus Yang)</managingEditor><webMaster>ruohuyang@163.com (Cygnus Yang)</webMaster><lastBuildDate>Sat, 23 May 2026 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://cygnusyang.github.io/posts/01-ai-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E4%B8%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93/08-academic-research-skills/04-deep-research/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>第07章 13 个 Agent 的研究团队</title><link>https://cygnusyang.github.io/posts/01-ai-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E4%B8%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93/08-academic-research-skills/04-deep-research/07-13-agents-team/</link><pubDate>Sat, 23 May 2026 00:00:00 +0800</pubDate><author>ruohuyang@163.com (Cygnus Yang)</author><guid>https://cygnusyang.github.io/posts/01-ai-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E4%B8%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93/08-academic-research-skills/04-deep-research/07-13-agents-team/</guid><description>&lt;p&gt;Deep Research 是 ARS 的上游引擎——它将模糊的研究兴趣转化为可操作的 Research Question、可验证的证据体系和结构化的研究报告。这一过程不是由一个&amp;quot;全知全能&amp;quot;的 AI 完成的，而是由 13 个角色分工明确的 Agent 协作完成。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;本文将 13 个 Agent 按职责分组，逐一剖析它们的工作方式。&lt;/p&gt;
&lt;h2 class="heading-element" id="agent-全景"&gt;&lt;span&gt;Agent 全景&lt;/span&gt;
 &lt;a href="#agent-%e5%85%a8%e6%99%af" class="heading-mark"&gt;
 &lt;svg class="octicon octicon-link" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" height="16" aria-hidden="true"&gt;&lt;path d="m7.775 3.275 1.25-1.25a3.5 3.5 0 1 1 4.95 4.95l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 0 1-4.95 0 .751.751 0 0 1 .018-1.042.751.751 0 0 1 1.042-.018 1.998 1.998 0 0 0 2.83 0l2.5-2.5a2.002 2.002 0 0 0-2.83-2.83l-1.25 1.25a.751.751 0 0 1-1.042-.018.751.751 0 0 1-.018-1.042Zm-4.69 9.64a1.998 1.998 0 0 0 2.83 0l1.25-1.25a.751.751 0 0 1 1.042.018.751.751 0 0 1 .018 1.042l-1.25 1.25a3.5 3.5 0 1 1-4.95-4.95l2.5-2.5a3.5 3.5 0 0 1 4.95 0 .751.751 0 0 1-.018 1.042.751.751 0 0 1-1.042.018 1.998 1.998 0 0 0-2.83 0l-2.5 2.5a1.998 1.998 0 0 0 0 2.83Z"&gt;&lt;/path&gt;&lt;/svg&gt;
 &lt;/a&gt;
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;Deep Research 的 13 个 Agent 可以按职责分为五组：&lt;/p&gt;</description></item><item><title>第08章 七种研究模式实战</title><link>https://cygnusyang.github.io/posts/01-ai-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E4%B8%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93/08-academic-research-skills/04-deep-research/08-seven-modes-in-action/</link><pubDate>Sat, 23 May 2026 00:00:00 +0800</pubDate><author>ruohuyang@163.com (Cygnus Yang)</author><guid>https://cygnusyang.github.io/posts/01-ai-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E4%B8%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93/08-academic-research-skills/04-deep-research/08-seven-modes-in-action/</guid><description>&lt;p&gt;Deep Research 提供 7 种研究模式，覆盖从&amp;quot;我不知道该研究什么&amp;quot;到&amp;quot;帮我验证这篇论文的每一条引用&amp;quot;的全光谱。选择正确的模式可以大幅降低 token 消耗，同时获得更精准的研究产出。&lt;/p&gt;
&lt;h2 class="heading-element" id="模式一览"&gt;&lt;span&gt;模式一览&lt;/span&gt;
 &lt;a href="#%e6%a8%a1%e5%bc%8f%e4%b8%80%e8%a7%88" class="heading-mark"&gt;
 &lt;svg class="octicon octicon-link" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" height="16" aria-hidden="true"&gt;&lt;path d="m7.775 3.275 1.25-1.25a3.5 3.5 0 1 1 4.95 4.95l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 0 1-4.95 0 .751.751 0 0 1 .018-1.042.751.751 0 0 1 1.042-.018 1.998 1.998 0 0 0 2.83 0l2.5-2.5a2.002 2.002 0 0 0-2.83-2.83l-1.25 1.25a.751.751 0 0 1-1.042-.018.751.751 0 0 1-.018-1.042Zm-4.69 9.64a1.998 1.998 0 0 0 2.83 0l1.25-1.25a.751.751 0 0 1 1.042.018.751.751 0 0 1 .018 1.042l-1.25 1.25a3.5 3.5 0 1 1-4.95-4.95l2.5-2.5a3.5 3.5 0 0 1 4.95 0 .751.751 0 0 1-.018 1.042.751.751 0 0 1-1.042.018 1.998 1.998 0 0 0-2.83 0l-2.5 2.5a1.998 1.998 0 0 0 0 2.83Z"&gt;&lt;/path&gt;&lt;/svg&gt;
 &lt;/a&gt;
&lt;/h2&gt;&lt;table&gt;
 &lt;thead&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;th&gt;模式&lt;/th&gt;
 &lt;th&gt;光谱&lt;/th&gt;
 &lt;th&gt;输出长度&lt;/th&gt;
 &lt;th&gt;监管强度&lt;/th&gt;
 &lt;th&gt;一句话&lt;/th&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;/thead&gt;
 &lt;tbody&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;td&gt;&lt;code&gt;socratic&lt;/code&gt;&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Originality&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;研究计划摘要&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Very High&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;&amp;ldquo;我还不太确定研究方向&amp;rdquo;&lt;/td&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;td&gt;&lt;code&gt;full&lt;/code&gt;&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Balanced&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;3,000–8,000 词&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;High&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;&amp;ldquo;帮我做完整研究&amp;rdquo;&lt;/td&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;td&gt;&lt;code&gt;systematic-review&lt;/code&gt;&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Fidelity&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;5,000–15,000 词 PRISMA&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Medium&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;&amp;ldquo;要做系统评价/Meta 分析&amp;rdquo;&lt;/td&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;td&gt;&lt;code&gt;lit-review&lt;/code&gt;&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Fidelity&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;注释书目 + 综合&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Medium&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;&amp;ldquo;需要文献回顾&amp;rdquo;&lt;/td&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;td&gt;&lt;code&gt;fact-check&lt;/code&gt;&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Fidelity&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;逐条验证报告&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Medium&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;&amp;ldquo;验证这些说法&amp;rdquo;&lt;/td&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;td&gt;&lt;code&gt;review&lt;/code&gt;&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Balanced&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;评审报告&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;High&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;&amp;ldquo;评估这篇论文&amp;rdquo;&lt;/td&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;td&gt;&lt;code&gt;quick&lt;/code&gt;&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Fidelity&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;500–1,500 词简报&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Medium&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;&amp;ldquo;30 分钟快速了解&amp;rdquo;&lt;/td&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;/tbody&gt;
&lt;/table&gt;
&lt;p&gt;光谱分类（Fidelity–Originality）来自 Lu 2026 Fig 1c 的分析框架：&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>