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3 篇文章
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Deep Research Agent 怎麼蓋:多輪搜尋規劃、衝突調和、可驗證結論

自主研究 agent = 四個可控環節:規劃(拆子問題)、檢索迴圈(search→read→反思 gap→再 search)、證據仲裁(≥2 獨立來源、衝突分型處理)、可驗證輸出(句級引用 + 獨立查核 pass)。兩條路線:訓練派用 RL 端到端學會何時搜(Search-R1 +41%),編排派用 orchestrator-worker 分工(Anthropic 內部評測 +90.2%,代價 ~15× token)。

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Local Deep Research 導讀:本地優先的深度研究 Agent

Local Deep Research 是個本地優先、隱私導向的深度研究 Agent,用 LangChain + LangGraph 串起 20+ 搜尋引擎和 30+ 種研究策略,旗艦的 langgraph_agent_strategy 走 LLM 自主 tool-calling 路線,跟固定流程的 RAG graph 是兩種思路。

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OpenClaw 工具篇(一):瀏覽器控制與網路搜尋

OpenClaw 的瀏覽器用 managed profile 隔離、支援遠端 CDP(Browserless/Browserbase)、Deep Research 結合搜尋和瀏覽做多步驟研究。