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# Deep Research System - 需求文档

**框架：** DeepAgents (LangChain) | **日期：** 2025-10-31

## 产品定位

智能深度研究系统：自动搜集信息→来源验证→交叉核对→生成高可信度研究报告

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## 核心流程（7步）

1. **意图分析** - 识别领域、提取概念、生成3-5个搜索查询
2. **并行搜索** - 同时执行多查询，聚合去重
3. **来源验证** - Tier 1-4分级，过滤低质量来源（总数≥5，高质量≥3）
4. **内容分析** - 提取信息、交叉验证、检测矛盾、识别缺口
5. **置信度评估** - 计算置信度（0-1），判断是否达标
6. **迭代决策** - 未达标→生成补充查询→重复步骤2-5（最多N轮）
7. **报告生成** - 技术/学术报告，Markdown格式

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## 三种深度模式

| 模式 | 迭代轮次 | 目标来源数 | 置信度目标 | 并行搜索 | 预期时长 |
|------|---------|-----------|-----------|---------|---------|
| **quick** | 1-2 | 5-10 | 0.6 | 3 | ~2分钟 |
| **standard** | 2-3 | 10-20 | 0.7 | 5 | ~5分钟 |
| **deep** | 3-5 | 20-40 | 0.8 | 5 | ~10分钟 |

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## 来源可信度分级（Tier 1-4）

| Tier | 评分 | 技术类来源 | 学术类来源 |
|------|------|-----------|-----------|
| **1** | 0.9-1.0 | 官方文档、第一方GitHub、标准组织 | 同行评审期刊、高引用论文(>100) |
| **2** | 0.7-0.9 | MDN、Stack Overflow高分、大厂博客 | 会议论文、中等引用(10-100) |
| **3** | 0.5-0.7 | 高质量教程、维基百科、社区知识库 | - |
| **4** | 0.3-0.5 | 论坛讨论、个人博客、社交媒体 | - |

**质量要求：** 总来源≥5，Tier 1-2≥3

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## 置信度计算

```
置信度 = 来源可信度×50% + 交叉验证×30% + 时效性×20%
```

| 维度 | 权重 | 评分规则 |
|------|------|---------|
| **来源可信度** | 50% | Tier1=0.95, Tier2=0.80, Tier3=0.65, Tier4=0.45 (平均值) |
| **交叉验证** | 30% | 1源=0.4, 2-3源=0.7, 4+源=1.0 (有矛盾-0.3) |
| **时效性** | 20% | <6月=1.0, 6-12月=0.9, 1-2年=0.7, 2-3年=0.5, >3年=0.3 |

**评级：** ≥0.8=🟢高 | 0.6-0.8=🟡中 | <0.6=🔴低

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## 报告格式

### 技术报告结构

```markdown
# 技术研究报告：{主题}

## 📊 研究元信息
- 研究日期、置信度、来源统计、轮次

## 🎯 执行摘要
- 3-5个最重要发现

## 🔍 关键发现
### [主题分组]
#### 发现X
🟢 置信度：0.XX
[详细描述]
**支持证据：**
- [来源](URL) - Tier X - "引用"

## 📊 来源可信度矩阵
| 来源 | 类型 | 层级 | 可信度 | 日期 | 贡献 |

## ⚠️ 矛盾和不确定性
[如有矛盾，详细列出]

## 📚 参考文献
```

### 学术报告结构

摘要 → 引言 → 文献综述 → 研究方法 → 研究发现 → 讨论 → 结论 → 参考文献

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## CLI命令

### research - 执行研究

```bash
research <研究主题> [选项]

# 选项:
--depth <quick|standard|deep>   # 深度模式（默认standard）
--format <technical|academic|auto>  # 报告格式（默认auto）
--min-tier <1-4>                # 最低层级（默认2）
--save                          # 保存会话
```

### config - 配置管理

```bash
config --show                    # 显示配置
config --set <键>=<值>           # 设置配置
config --reset                   # 重置配置
```

### history & resume - 历史记录

```bash
history                          # 列出所有历史
history --view <ID>              # 查看会话详情
resume <ID>                      # 恢复指定会话
```

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## 质量保障

### 自动质量检查

- **研究开始前：** 检查LLM/搜索服务可用性
- **每轮搜索后：** 检查来源数量（≥5，Tier1-2≥3），不足则扩展
- **内容分析后：** 检查置信度，未达标且未超轮次→继续迭代
- **报告生成前：** 确保所有发现有来源引用和置信度

### 自动扩展机制

**触发条件：** 来源不足 | 高质量来源不足 | 置信度低 | 知识缺口

**扩展策略：** 宽泛关键词 | 同义词 | 不同搜索后端 | 针对缺口专门查询

**限制：** 最多轮次由模式决定 | 连续两轮提升<0.05则停止

### 矛盾处理

1. 比较来源层级（优先高Tier）
2. 比较时效性（优先新信息）
3. 比较证据强度（优先有数据/实验/引用）
4. 无法解决→报告中并列展示

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## 性能要求

| 项目 | 要求 |
|------|------|
| **响应时间** | quick: 2分钟 \| standard: 5分钟 \| deep: 10分钟 (80%情况) |
| **并发能力** | 真正并行执行（非串行） |
| **超时控制** | 单个搜索/提取: 30秒 \| 整体: 按模式设定 |
| **错误处理** | 自动重试2-3次（指数退避）\| 部分失败→降级使用 |

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## 运行环境

- **虚拟环境：** `deep_research_env` (Python 3.11.x, Anaconda)
- **编码：** UTF-8
- **API：** DashScope (Qwen-Max) + Tavily (搜索)

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## 验收标准

### 功能完整性
- ✅ 三种深度模式 | 4级来源验证 | 置信度公式 | 多轮迭代
- ✅ 技术/学术报告 | CLI命令系统

### 质量标准
- **研究质量：** 标准模式平均置信度≥0.7 | Tier1-2占比≥60%
- **报告质量：** Markdown正确 | 来源引用完整 | 结构清晰
- **用户体验：** 进度显示实时 | 错误信息友好 | 配置简单

### 性能指标
- 标准模式 5分钟内完成（80%情况）
- 并行搜索真正并发
- 不因单个来源失败而整体失败

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**文档结束**