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Deep Research Agent 的 FC-SFT 冷启动：从 71% 到 94% 的工具调用准确率如何做出来

Deep Research Agent 要稳定完成多工具协同，不能只依赖通用模型的原生 Function Calling。围绕 FC-SFT 冷启动链路，讲清种子数据构造、Teacher 轨迹生成、质量过滤、防遗忘混合训练和评估闭环。

发布于 2026-05-13
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用横纵分析法写 Deep Research Prompt：30 分钟搭建陌生领域认知框架

横纵分析法是一套适合配合 Deep Research 使用的研究框架：纵向梳理对象的发展脉络，横向比较它在当下赛道里的位置，再把两条线交叉形成判断。适合快速研究产品、公司、技术概念和行业人物。

发布于 2026-04-13
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Deep Research Agent 架构拆解：从 RAG 到多源数据分析助手

Deep Research 是一种面向复杂研究任务的 AI Agent 范式，它把任务规划、多轮检索、网页探索、证据整合和报告生成串成闭环。围绕 RAG 到 Deep Research 的演进、四大核心模块、评测方法、主流系统局限，以及结构化私域数据与公域信息融合的方案展开讲解。

发布于 2025-11-28
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Deep Research 智能体的四阶段架构与强化学习训练方法

Deep Research 是一种面向开放研究任务的智能体系统，核心能力是自主规划、生成检索问题、探索网页并产出带证据的报告。围绕系统架构、数据构造、奖励设计和强化学习训练流程，梳理从原型实现到可靠性优化的关键技术。

发布于 2025-09-23
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Google Deep Researcher 的 Test-Time Diffusion：用草稿驱动检索与报告级改写

Deep Research 类智能体不能只靠“规划、检索、生成”拼报告。Google Deep Researcher 引入 Test-Time Diffusion，把报告草稿当作可迭代去噪的状态，用草稿反向指导检索，再通过报告级改写融合证据，从而改善长报告的一致性、结构和推理质量。

发布于 2025-09-22