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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
核心流程（7步）
- 意图分析 - 识别领域、提取概念、生成3-5个搜索查询
- 并行搜索 - 同时执行多查询，聚合去重
- 来源验证 - Tier 1-4分级，过滤低质量来源（总数≥5，高质量≥3）
- 内容分析 - 提取信息、交叉验证、检测矛盾、识别缺口
- 置信度评估 - 计算置信度（0-1），判断是否达标
- 迭代决策 - 未达标→生成补充查询→重复步骤2-5（最多N轮）
- 报告生成 - 技术/学术报告，Markdown格式
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 |
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
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
报告格式
技术报告结构
# 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
CLI命令
research - 执行研究
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
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
history # 列出所有历史
history --view <ID> # 查看会话详情
resume <ID> # 恢复指定会话
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
- 比较来源层级（优先高Tier）
- 比较时效性（优先新信息）
- 比较证据强度（优先有数据/实验/引用）
- 无法解决→报告中并列展示
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 |
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)
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
文档结束