| name | deep-research |
| description | 深度教育研究,综合网络搜索、知识库和证据综合。使用场景:复杂教育问题需要多来源信息时,如"项目式学习的效果"。不适合简单知识点查询,用 search-content 代替。 |
deep-research
LLM 拆分子问题 → 并行网络搜索 + Milvus 检索 → 证据综合形成研究报告,支持 quick / normal / comprehensive 三种深度。
输入参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|
| query | string | 是 | — | 研究问题,如 "项目式学习对数学成绩的影响" |
| depth | string | 否 | normal | quick(2个子查询)/ normal(5个)/ comprehensive(10个) |
返回字段
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|
| success | bool | 是否执行成功 |
| query | string | 原始研究问题 |
| depth | string | 实际使用的深度 |
| sources_count | integer | 检索到的来源数量 |
| synthesis | object | 综合研究报告 |
| key_findings | array | 关键发现列表 |
| evidence_level | string | 证据等级:strong / moderate / weak |
| confidence | float | 综合置信度(0~1) |
内部逻辑
plan_queries(query) — LLM 将原始问题拆解为多个子查询
parallel_search(sub_queries[:limit]) — 并行执行网络搜索 + Milvus 检索
synthesize(query, results) — LLM 综合所有来源生成结构化报告
depth 对应 limit
| depth | 子查询上限 |
|---|
| quick | 2 |
| normal | 5 |
| comprehensive | 10 |
使用方
- 所有 Agent 均可调用,主要用于 TutorAgent 处理复杂教育学问题
注意
- 依赖网络搜索,可能受网络状况影响;失败时返回
success: false + fallback 提示
- comprehensive 深度耗时显著更长,建议仅在必要时使用