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研究型 agent 通常需要两种不同的能力：
  1. 检索实时或权威来源。
  2. 用模型推理对证据做比较、总结和解释。
对于依赖实时信息的结论，不要只靠模型推理。

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选择研究入口

当工作流可复用、且 agent 应遵循成熟流程时，使用 Skill。当应用需要自己控制来源选择、调用顺序、缓存或排序时，使用直接 API。

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推荐工作流

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1. 明确研究问题

需要指定：
  • 这项研究要支撑的具体决策或结论。
  • 需要的时间范围。
  • 偏好的来源类型或站点。
  • 地域或语言限制。
  • 期望的输出和引用格式。

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2. 先检索，再综合

用搜索结果做发现，然后抓取需要作为证据的来源页面。
不要把摘要片段、模型记忆或生成的答案等同于一手来源。

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3. 比较来源

对于关键结论：
  • 优先采用官方文档、申报文件、原始公告或一手数据集。
  • 记录发布日期和来源 URL。
  • 发现矛盾时要指出，而不是悄悄合并。
  • 标注仍存在不确定性、或只有单一来源支撑的结论。

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4. 用模型做综合

检索完成后，把相关证据交给受支持的模型，并要求它区分：
  • 已核实的事实。
  • 解读。
  • 尚待回答的问题。
  • 建议。
模型不应编造引用，也不应声称访问过未被检索的来源。

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5. 校验输出

交付结果之前：
  • 确认每条重要引用都能指向预期来源。
  • 复查时效性强的数字。
  • 删除缺乏支撑的结论。
  • 说明研究的信息截止时间。

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最小文档集合

构建这类工作流的 agent 通常只需要阅读： 除非任务确实需要广泛的 endpoint 发现，否则不要把整份 API 参考都读进上下文。

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什么时候未必需要 AIsa

如果工作流只用一种来源类型、不需要可复用的 Skills，并且已经有成熟的模型和计费集成，那么直接接入单一的专业搜索提供商可能更简单。 产品匹配方面的建议参见何时使用 AIsa。