深度话题调研工作流

对用户提出的具体话题/课题/行业进行深度调研,输出结构化报告。结合多智能体并行搜索(借鉴女娲Nuwa)和克制调用原则(借鉴AutoGLM DeepResearch),先展示中间发现再决策。

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深度话题调研工作流(Deep Topic Research)

原则:先搜、再看、再提炼。搜就好好搜,看就仔细看,但够用就停。

适用场景

用户需要深入了解某个具体话题/课题/行业/市场时,例如:

  • "帮我调研一下日本劳务输出市场"
  • "研究一下停车场收购的回报率"
  • "自助洗车行业可行性分析"
  • "青岛租房市场2026年行情预测"
  • "中美AI芯片竞争格局"

不是研究某个人物(人物研究用 master-research-workflow)。


核心设计理念

结合两个方法论的精髓:

来源吸收了什么
女娲 Nuwa多智能体并行搜索、来源权重体系、质量检查点、参考来源规范化
AutoGLM DeepResearch克制搜索(够用就停)、先展示中间结果、深读页面全文、结构化报告模板

流程

Phase 0:课题确认(30秒)

先快速确认:

  1. 课题是什么? 确保理解正确
  2. 研究深度? 快速概览 vs 深度报告
  3. 最终产出? 给我看报告 vs 写入Obsidian笔记
  4. 已有认知? 用户已经知道什么(避免重复劳动)

如果用户只说"调研XXX"无额外信息 → 默认中等深度 + 直接给报告。

Phase 1:拆解子问题 + 并行搜索

1.1 拆解子问题

将课题拆解为 2-4 个最关键的搜索方向,不要过度扩散。优先选择:

最常见的研究维度(按需选用,不必全部覆盖):

维度典型问题何时用
市场/行业现状规模、增长率、竞争格局⭐ 几乎必用
关键数据价格、回报率、成本结构⭐ 几乎必用
政策/法规准入门槛、资质要求⭐ 涉及行业的课题
头部玩家/案例谁在做、做得怎么样⭐ 想做竞品分析时
趋势/前景未来走向、增长空间⭐ 投资决策类课题
风险/挑战坑在哪里、失败原因⭐ 可行性评估类课题
实操方法怎么入门、步骤流程⭐ 想自己入局时

💡 参考 DeepResearch 原则:2-4 个维度足够,不要穷尽。 如果课题本身就具体(如"青岛五四广场附近一居室租金"),直接搜索,不必拆解。

1.2 并行搜索

delegate_task 并行搜索,每个子智能体负责一个维度。

每次搜索后,必须先展示中间发现(见 Phase 1.5)。

1.3 搜索控制规则(借鉴 DeepResearch)

变量默认上限何时追加
搜索轮次1次2次第一次结果质量差或关键维度缺失
深读页面1个3个第一个页面信息不足或需交叉验证

💡 克制原则: 够用就停,不追求穷尽式检索。优先少调用、快返回。

1.4 来源权重与排除

来源可信度权重:

来源类型揭示什么权重
官方数据/政府报告/行业协会白皮书权威数据⭐⭐⭐
知名媒体深度报道(财新、36氪、晚点等)行业分析⭐⭐⭐
企业官网/招股书/财报一手商业信息⭐⭐⭐
专业人士访谈/播客一线经验⭐⭐
普通媒体报道/转载参考但不一定准确⭐⭐
论坛/贴吧/自媒体个人观点仅供参考

排除清单: 知乎、百度知道、贴吧、纯个人自媒体(无信誉背书的)

Phase 1.5:中间发现展示(借鉴 DeepResearch)

每次搜索或深读后,先展示给用户再决策下一步:

📌 当前搜索发现(维度:XXX)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ 已确认:
- 事实A(来源:xxx.com)
- 事实B(来源:yyy.com)

❓ 仍需确认:
- 维度X的信息还可以,但深度不够,要不要深读某个页面?
- 维度Y完全没有覆盖到,需要追加搜索吗?

📖 待深读的页面(1-2个):
1. [页面标题](URL) — 为什么值得深读

Phase 2:深读关键页面

从搜索结果中筛选 1-3 个最相关的页面,获取全文精读。

筛选标准:

  • snippet 信息量丰富、与课题高度相关
  • 来源权威(官方报告、深度行业分析、一手数据)
  • 避免重复来源(不要读两个说了同一件事的页面)

精读方法:

  • browser_navigateweb_extract 获取页面全文
  • 提取关键数字、核心论据、可验证的事实

💡 参考 DeepResearch:默认只深读 1 个页面。仅当第一个页面信息不足、存在明显缺口、或需要交叉验证时,再增加到 2-3 个。

Phase 3:综合分析 + 产出报告

3.1 先出「中间结论」

在正式写报告前,先列一段简短的当前发现:

📋 调研快照
━━━━━━━━━━━
覆盖维度:市场现状、关键数据、头部案例
已确认:X个关键事实
仍有疑问:Y个待确认点
总体判断:信息足够/还需补充

如果信息足够 → 进入报告撰写。 如果信息不足 → 回到 Phase 1 补充。

3.2 结构化报告模板

方式 A:直接给报告(推荐)

直接输出结构化的调研报告,格式如下:

# [课题名称] 深度调研报告

> 一句话核心结论

---

## 概述
(2-3 句话概括核心发现)

## 市场/行业现状
(规模、竞争格局、发展阶段等关键数据)

## 关键数据
(核心数字——价格、回报率、增长率、门槛等)

## 头部玩家/典型案例
(谁在做、怎么做的、做得怎么样)

## 政策与法规(如相关)
(准入门槛、资质、监管方向)

## 趋势与前景
(未来走向、增长空间、风口还是坑)

## 风险与挑战
(坑在哪里、失败原因、入局需谨慎的地方)

## 可操作建议
(对用户的具体建议——要不要做、怎么做、先做什么)

## 参考来源
1. [标题](URL) — 来源类型
2. [标题](URL) — 来源类型
3. [标题](URL) — 来源类型

---

*调研时间:日期 | 基于 Deep Topic Research 工作流*

方式 B:写入Obsidian(如用户要求)

文件路径由用户在 Phase 0 指定。


Phase 4:质量自检

检查项通过标准失败信号
数据支撑关键结论有数据/来源空口说白话
覆盖维度至少覆盖2-3个关键维度只从单一角度论证
来源引用每条数据有出处无来源
正反兼顾既有机会也有风险只说好或只说坏
实用建议对用户的具体行动有指导只有空泛结论
克制调用搜索≤2次+深读≤3个过度搜索导致响应慢

全部通过 → 交付。有未通过 → 回溯补充。


核心原则

  • 先展示中间发现,让用户参与判断方向
  • 克制调用,够用就停,不追求穷尽
  • 每条数据带来源出处
  • 正反两面都呈现,不做"只说好"的咨询报告
  • 最终建议要可操作,不是"建议继续观察"这种废话
  • ❌ 不使用知乎、百度知道、贴吧
  • ❌ 不用搜索引擎第一页的结果概括当深度分析
  • ❌ 不编造数据
  • ❌ 不在信息不足时强行出结论