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一名资深分析师要花 4-6 个小时来调研一个市场问题：查询多个数据库、阅读 20-30 篇文章、交叉比对数据点，并将发现综合成一份连贯的简报。其中大部分时间都花在机械性工作上 -- 在 arXiv 或 SEC EDGAR 等平台上查找来源、提取相关段落、检查矛盾之处 -- 而非真正的分析。
CrawlForge 的 deep_research 工具将整个工作流压缩到一次 API 调用中。它会自动扩展你的查询、搜索多个来源、验证可信度、检测矛盾信息，并生成一份带引用的综合报告。本指南将向你展示如何围绕它构建一个生产级的调研智能体。
目录
- 什么是 Deep Research
- 架构概览
- 第 1 步：配置调研智能体
- 第 2 步：执行多来源调研
- 第 3 步：处理并验证发现
- 第 4 步：生成调研报告
- 第 5 步：构建周期性调研工作流
- credits 成本分析
- 成效与收益
- 常见问题
什么是 Deep Research
什么是 AI 中的深度调研（deep research）？深度调研是一种自动化的多阶段信息收集过程：AI 智能体系统性地查询多个来源、提取相关发现、交叉比对数据以确保准确性、检测矛盾，并将结果综合成一份带来源引用和可信度评分的结构化报告。
与只返回 10 个链接的简单网页搜索不同，deep_research 作为一个完整的调研工作流运行：
| 阶段 | 发生了什么 | 为何重要 |
|---|---|---|
| 查询扩展 | 生成同义词和相关查询 | 捕获单个查询会遗漏的结果 |
| 多来源搜索 | 并行查询 10-50 个来源 | 覆盖广度 |
| 内容提取 | 从每个来源中提取相关段落 | 信息深度 |
| 来源验证 | 为每个来源的可信度评分 | 质量保证 |
| 冲突检测 | 标记矛盾信息 | 准确性 |
| 综合 | 生成带引用的连贯报告 | 可执行的输出 |
深度调研是如何工作的？该工具接收一个调研主题，自动生成扩展的搜索查询，抓取并分析来自多个来源的页面，为来源可信度评分，检测跨来源的矛盾论断，并将所有内容综合成一份结构化报告。整个过程根据范围在 30-120 秒内完成。
架构概览
调研智能体将 deep_research 与辅助工具结合使用：
| 组件 | 工具 | Credits | 用途 |
|---|---|---|---|
| 核心调研 | deep_research | 10 | 多来源调查 |
| 后续提取 | extract_content | 2 | 深入特定来源 |
| 文档分析 | process_document | 3 | 解析被引用的 PDF 和报告 |
| 摘要生成 | summarize_content | 2 | 创建执行摘要 |
| 补充搜索 | search_web | 5 | 有针对性的后续查询 |
第 1 步：配置调研智能体
为不同类型的调研设置一个带可配置参数的调研智能体。
第 2 步：执行多来源调研
使用 deep_research 执行调研，并处理结构化输出。
第 3 步：处理并验证发现
对于关键调研，可深入挖掘核心来源并验证具体论断。
第 4 步：生成调研报告
将原始的调研输出转化为精炼、可分享的报告。
第 5 步：构建周期性调研工作流
对于持续的调研需求，可设置定时工作流来跟踪主题随时间的演变。
credits 成本分析
deep_research 每次调用 10 credits，是 CrawlForge 单价最高的工具，但它替代了原本需要 15-30 次单独工具调用才能完成的工作。
| 调研类型 | 使用的工具 | 总 credits | 手动等效耗时 |
|---|---|---|---|
| 快速主题调研 | deep_research | 10 | 2-3 小时 |
| 含来源验证 | + extract_content x5 | 20 | 4-5 小时 |
| 含 PDF 分析 | + process_document x2 | 26 | 5-6 小时 |
| 完整报告生成 | + summarize_content | 28 | 6-8 小时 |
调研团队的月度成本：
| 用量 | Credits/月 | 推荐套餐 |
|---|---|---|
| 10 份报告/月 | 280 | Free 套餐（1,000 credits） |
| 50 份报告/月 | 1,400 | Hobby（$19/月，5,000 credits） |
| 200 份报告/月 | 5,600 | Professional（$99/月，50,000 credits） |
成效与收益
一个 CrawlForge 调研智能体能带来：
- 速度：在 2-5 分钟内完成一份调研简报，而非 4-6 小时
- 广度：每次查询分析 20-50 个来源，而手动只能 5-10 个
- 准确性：内置的冲突检测能捕获人类遗漏的矛盾
- 一致性：每次都采用相同方法，没有研究者偏见
- 可审计性：每个来源都附带可信度评分的引用
该工具对周期性调研尤其强大 -- 每周跟踪市场如何演变、监控监管变化，或让竞争格局文档保持最新。
常见问题
deep_research 与 Perplexity 或 ChatGPT Search 相比如何？
deep_research 分析的来源明显更多（每次查询最多 50 个，而基于聊天的搜索只有 5-10 个），包含可信度评分，能检测来源之间的冲突，并返回可供你以编程方式处理的结构化数据。基于聊天的工具更适合快速的对话式回答。CrawlForge 更适合系统化、可重复的调研工作流。
我可以用 deep_research 做学术调研吗？
可以。设置 researchApproach: 'academic' 和 sourceTypes: ['academic', 'government'] 以优先采用学术来源。可信度阈值会自动过滤掉低质量来源。请注意，deep_research 处理的是可公开访问的网页来源 -- 它无法访问付费墙后的论文。
每次调用 10 credits 值得吗？
考虑一下替代方案：手动操作时，你会用到 search_web（5 credits）+ 多次 extract_content 调用（每次 2 credits）+ analyze_content（每次 3 credits）。对 20 个来源这样做将耗费 100 多 credits。deep_research 将所有这些打包进一次 10 credits 的调用，并内置综合功能。
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