企业市场评估
背景: 战略团队评估消费者 AI 可穿戴设备的市场规模与风险。
过程: 规划师聚焦范围，来源猎手分析市场报告与实时资讯，写作者整理结论与风险雷达。
结果: 管理层获得包含 TAM、采纳关键因素与竞争格局的摘要报告。
价值: 无需额外调研人手即可加速 go/no-go 决策。
case studies of ai research agent in market analysis
Research · 多智能体示例
AI 研究代理
规划 → 寻源 → 综合，协同智能体一键完成研究。
该示例编排三个专业智能体，将模糊主题转化为结构化计划、带引用的来源以及适配中英双语的专业报告。
🔬运行完整研究流程
输入研究主题、时间范围与关注角度（可选），还可勾选联网检索。系统会自动调度规划师、来源猎手与综合写作者。
- ✓研究规划师负责界定问题、拆解关键问题并约束交付物。
- ✓来源猎手按计划聚合本地知识或联网搜索到的可信来源并打标签。
- ✓综合写作者输出包含发现、风险与建议的精炼报告。
✦为什么值得使用
AI 研究代理能够把模糊命题转化为有证据支持的专业报告，兼顾市场分析、学术综述与技术评估等场景。
- 针对市场分析、学术研究和技术尽调等高价值场景设计。
- 将规划、寻源、写作三种角色整合在一个工作流中，减少人工拼接。
- 既可用于交互式演示，也可通过 API 集成，页面内容同样符合 SEO 要求。
推荐长尾关键词
ai research agent for market trends analysisfree multi-agent ai tool for business intelligenceautomated ai research system with source verification
❖多智能体架构
三个分工明确的智能体通过研究管理器共享上下文，避免信息遗漏或方向偏移。
- Research Planner（研究规划师）
输出结构化研究计划，列出关键问题、交付物与风险提醒，确保研究方向一致。
collaborative ai agents for research planning - Source Hunter（来源猎手）
从本地知识或联网搜索中筛选可靠来源，对结果进行分组并附上摘要与元数据。
ai source finder tool with web integration - Synthesis Writer（综合写作者）
结合计划与来源生成精炼报告，涵盖核心发现、风险与行动建议。
ai report synthesizer for structured outputs
端到端工作流
- 11. 规划阶段
规划师对齐目标、拆分假设、标注信息缺口，为后续寻源做好准备。
step-by-step ai research workflow automation - 22. 寻源阶段
来源猎手按需调用联网搜索，对来源进行聚类、摘要并记录出处。
ai agent pipeline for information synthesis - 33. 综合阶段
综合写作者整合计划与来源，输出管理层可读的总结、风险分析与建议。
efficient multi-agent research process guide
使用说明
在界面中体验
- 1访问 /research-agent 或 /zh/research-agent，选择合适语言界面。
- 2输入研究主题，可选填时间范围与关注角度，引导智能体聚焦重点。
- 3需要实时数据时勾选“启用联网检索”，并设置 1-12 条结果数量。
- 4点击“运行研究代理”，实时观察三位智能体的协作过程。
- 5查看研究计划、参考来源与研究报告，可复制或导出用于后续流程。
how to use ai research agent uiapi docs for multi-agent research workflowstep-by-step ai research workflow automation
输出格式
每次执行都会输出三个板块，便于快速阅读与二次利用。
- 研究计划
包含目标、关键问题与交付物，帮助团队迅速对齐研究框架。
- 参考来源
整理本地知识与联网检索到的来源，附带摘要与引用信息。
- 研究报告
Markdown 结构化报告，涵盖概览、核心发现、风险、建议与参考文献。
structured outputs from ai research agentsresearch report automation with citations
典型应用场景
学术文献回顾
背景: 研究者梳理量子计算的伦理议题，为论文准备素材。
过程: 在离线模式下调用本地知识，罗列主要观点、政策框架与不同立场。
结果: 输出的结构化内容可直接作为论文大纲与引文基础。
价值: 显著压缩文献综述时间，同时保留引用可追溯性。
real-world examples of multi-agent ai for academics
竞争情报自动化
背景: 运营团队通过 API 定期追踪电动汽车电池技术更新。
过程: 周期性任务抓取至多 12 条最新来源，标注头部企业与供应链风险。
结果: 形成结构化更新，辅助采购与产品路线调整。
价值: 让情报收集进入自动化节奏，支持战略决策。
business intelligence ai agent success stories
常见问题
AI 研究代理是什么？+
如何启用联网搜索？+
支持哪些语言？+
如何保证内容可靠？+
适合处理哪些主题？+
API 是否有限制？+
如何自定义关注角度？+
输出内容可以导出吗？+
网络不稳定怎么办？+
是否免费？+
如何扩展更多智能体？+
是否支持移动端？+
扩展性与发展方向
自定义智能体
- • 调整规划师、来源猎手或写作者的角色设定与提示词。
- • 修改多智能体编排逻辑，适配不同的研究深度与输出格式。
- • 扩展更多搜索提供商或企业内部数据源，增强信息获取能力。
未来规划
- • 引入图像、图表等多模态输入以丰富证据形式。
- • 支持多人实时协作，共享研究进度。
- • 构建主题知识图谱，持续沉淀领域情报。
- • 自动评估报告质量与完整性，形成评分机制。
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