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「Deep Research」找到 57 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…景：让 Agent 自己「做研究」，而不是查一篇文章 这里用「为一个技术方案做选型调研」作为教学场景。普通问答可能只摘要一篇文章；Deep Research 需要先拆解子问题，再检索多个来源、检查时间与出处、发现信息缺口后调整搜索，最后生成可追溯的结构化报告。核心不是展示隐式思维过程，而是让工具调用、证据、结论和停止条件可以被检查。场景不代表已经交付给任何客户。 继续读完整版 · 第 1 章 为什么需要 Deep Research → 技术架构：执行框架 + 工具集 + 长程…
匹配正文：很多团队第一次做 Deep Research，会把它理解成“检索次数更多的 RAG”。 于是系统不管收到什么问题，都先拆计划、反复搜索、打开网页、整理报告。用户只是问一句“这个产品支持哪些文件格式”，也要等 Agent 跑完一整轮研究。 流程看起来很智能，实际却把一个本来一次检索就能回答的问题，做得更慢、更贵、更不稳定。 反过来，如果用户问的是“请比较三种技术方案在小团队、低运维和数据合规约束下的适用性，并给出能够核查的依据”，只查一次再生成也不够。一次检索可能只拿到某个厂商…
匹配正文：📊 学习时长:60-75 分钟 🎯 完成后能力:能讲清 Deep Research 和普通 RAG / Agentic RAG 的本质区别,判断一个问题该不该上 Deep Research,并用可运行代码搭出一个会「自己多步搜索、边想边查」的研究型 Agent 雏形 🔗 关联面试题:5 道(覆盖 5 个角度,见 Part 3) 这一章你会学到什么 ✓ 零基础也能跟着做:用几十行代码跑通一个会「边想边查」的研究型 Agent,并一步步给它加上工具、思维链、失败重试 ✓ 彻…
学习内容与项目面试，在同一条路上。