Research Report Automation: AI Full Pipeline

研究报告自动化：从问题到完整报告的AI全流程

输入一个问题，输出一份专业的研究报告。这不是科幻，这是DeepScope正在做的事。本文解析研究报告自动化的完整技术栈。

写一份研究报告需要多少步骤？

人工做，至少需要2-3小时。

AI做，5分钟。

## 摘要
[200字左右的概述]

## 1. 引言
### 1.1 研究背景
### 1.2 研究目的
### 1.3 研究方法

## 2. [主要发现1]
### 2.1 [子主题]
### 2.2 [数据/证据]

## 3. [主要发现2]
### 3.1 [子主题]
### 3.2 [数据/证据]

## 4. [分析与讨论]
### 4.1 [趋势分析]
### 4.2 [对比分析]
### 4.3 [风险与机会]

## 5. 结论与建议
### 5.1 主要结论
### 5.2 行动建议

## 参考文献
1. [来源1]
2. [来源2]
php
async def understand_query(llm, query: str) -> dict:
    """理解研究问题"""
    prompt = f"""分析以下研究问题：

问题：{query}

请回答：
1. 核心主题是什么？
2. 需要研究哪些方面？
3. 目标读者是谁？
4. 预期的报告深度？

返回JSON格式。"""

    response = await llm.ainvoke(prompt)
    return json.loads(response)
php
async def create_research_plan(llm, understanding: dict) -> list:
    """创建研究计划"""
    prompt = f"""基于以下理解，创建研究计划：

主题：{understanding['topic']}
研究方面：{understanding['aspects']}
报告深度：{understanding['depth']}

请创建3-5个研究子任务，每个任务包括：
1. 任务类型（search/analysis）
2. 任务描述
3. 搜索关键词（如果是搜索任务）

返回JSON格式。"""

    response = await llm.ainvoke(prompt)
    return json.loads(response)["tasks"]
python
async def execute_research(search_agent, analysis_agent, tasks: list) -> dict:
    """执行研究任务"""
    results = {
        "search_results": [],
        "analysis_results": []
    }

    search_tasks = [t for t in tasks if t["type"] == "search"]
    search_results = await asyncio.gather(
        *[search_agent.search(t) for t in search_tasks]
    )
    results["search_results"] = search_results

    analysis_tasks = [t for t in tasks if t["type"] == "analysis"]
    for task in analysis_tasks:
        analysis = await analysis_agent.analyze(search_results, task)
        results["analysis_results"].append(analysis)

    return results
python
async def generate_report(llm, query: str, research_results: dict) -> str:
    """生成研究报告"""

    structure = await plan_report_structure(llm, query)

    summary = await generate_summary(llm, query, research_results)

    sections = []
    for section in structure["sections"]:
        content = await generate_section(llm, section, research_results)
        sections.append(f"## {section['title']}\n\n{content}")

    conclusion = await generate_conclusion(llm, query, research_results)

    references = extract_references(research_results)

    report = f"""# {query}

## 摘要
{summary}

{chr(10).join(sections)}

## 结论与建议
{conclusion}

## 参考文献
{format_references(references)}
"""

    return report
STRUCTURE_PROMPT = """你是一个研究报告结构专家。请为以下主题规划报告结构：

主题：{topic}

要求：
1. 包含5-7个主要章节
2. 每个章节有2-3个子章节
3. 结构逻辑清晰，层层递进
4. 包含引言、正文、结论

返回JSON格式的结构。"""
SECTION_PROMPT = """请撰写研究报告的以下章节：

章节标题：{title}
章节主题：{topic}
相关内容：
{context}

要求：
1. 字数500-800字
2. 内容详实，有数据支撑
3. 逻辑清晰，论证有力
4. 使用Markdown格式
5. 引用来源用[1][2]标注"""
SUMMARY_PROMPT = """请为以下研究报告生成摘要：

研究主题：{topic}
主要发现：
{findings}

要求：
1. 字数150-200字
2. 概述研究背景、方法、主要发现和结论
3. 语言简洁明了"""
php
def extract_references(research_results: dict) -> list:
    """提取参考文献"""
    references = []

    for result in research_results["search_results"]:
        for source in result.sources:
            references.append({
                "title": source.title,
                "url": source.url,
                "accessed": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
            })

    seen = set()
    unique_refs = []
    for ref in references:
        if ref["url"] not in seen:
            seen.add(ref["url"])
            unique_refs.append(ref)

    return unique_refs
php
def format_references(references: list) -> str:
    """格式化参考文献"""
    formatted = []
    for i, ref in enumerate(references, 1):
        formatted.append(f"{i}. [{ref['title']}]({ref['url']})")
    return "\n".join(formatted)
python
class ReportQuality:
    """报告质量评估"""

    async def evaluate(self, llm, report: str) -> dict:
        """评估报告质量"""
        prompt = f"""请评估以下研究报告的质量：

{report}

评估维度（1-10分）：
1. 完整性：是否涵盖了主题的各个方面
2. 准确性：信息是否准确，来源是否可靠
3. 逻辑性：结构是否清晰，论证是否有力
4. 可读性：语言是否流畅，格式是否规范
5. 价值性：是否有实际的参考价值

返回JSON格式的评估结果。"""

        response = await llm.ainvoke(prompt)
        return json.loads(response)
python
class ReportGenerator:
    """报告生成系统"""

    def __init__(self):
        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
        self.search_agent = SearchAgent()
        self.analysis_agent = AnalysisAgent()
        self.quality_checker = ReportQuality()

    async def generate(self, query: str, depth: str = "standard") -> dict:
        """生成研究报告"""
        print(f"📝 开始生成报告: {query}")

        print("   理解问题...")
        understanding = await understand_query(self.llm, query)

        print("   创建研究计划...")
        plan = await create_research_plan(self.llm, understanding)

        print("   执行研究...")
        research_results = await execute_research(
            self.search_agent, self.analysis_agent, plan
        )

        print("   生成报告...")
        report = await generate_report(self.llm, query, research_results)

        print("   评估质量...")
        quality = await self.quality_checker.evaluate(self.llm, report)

        if quality["overall"] < 7:
            print("   质量不达标，重新生成...")
            report = await generate_report(self.llm, query, research_results)
            quality = await self.quality_checker.evaluate(self.llm, report)

        print("✅ 报告生成完成！")

        return {
            "report": report,
            "quality": quality,
            "sources": len(research_results["search_results"])
        }
generator = ReportGenerator()

result = await generator.generate("分析2024年AI Agent市场竞争格局")

print(result["report"])
print(f"质量评分: {result['quality']}")
print(f"参考来源: {result['sources']} 个")
📝 开始生成报告: 分析2024年AI Agent市场竞争格局
   理解问题...
   创建研究计划...
   执行研究...
   生成报告...
   评估质量...
✅ 报告生成完成！


## 摘要
2024年，AI Agent市场呈现爆发式增长。本报告通过分析市场数据、
技术趋势和竞争格局，揭示了当前市场的主要特征和发展方向...

## 1. 引言
### 1.1 研究背景
随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，AI Agent成为2024年最
热门的技术方向之一...

### 1.2 研究目的
本报告旨在全面分析AI Agent市场的竞争格局，为相关企业和投资者
提供决策参考...

## 2. 市场现状
### 2.1 市场规模
据Gartner预测，全球AI Agent市场规模将在2024年达到...

### 2.2 主要玩家
| 公司 | 产品 | 特点 |
|------|------|------|
| OpenAI | ChatGPT + Function Calling | 最早实现工具调用 |
| Anthropic | Claude + Tool Use | 安全性领先 |
| Google | Gemini + Extensions | 生态整合 |

## 3. 技术趋势
### 3.1 多Agent协作
多Agent系统成为主流架构，AutoGen、CrewAI等框架快速发展...

### 3.2 工具调用标准化
OpenAI Function Calling成为事实标准，各厂商纷纷兼容...

## 4. 竞争格局分析
### 4.1 技术壁垒
Agent技术的核心壁垒在于：模型能力、工具生态、安全机制...

### 4.2 生态竞争
各厂商围绕Agent构建生态系统，争夺开发者...

## 5. 结论与建议
### 5.1 主要结论
1. AI Agent市场处于快速增长期
2. 多Agent协作是未来趋势
3. 安全性成为竞争关键

### 5.2 行动建议
1. 关注多Agent技术发展
2. 投资安全技术
3. 构建工具生态

## 参考文献
1. [Gartner AI Agent市场报告](https://example.com)
2. [OpenAI Function Calling文档](https://platform.openai.com)
...

质量评分: {'completeness': 9, 'accuracy': 8, 'logic': 9, 'readability': 9, 'value': 8, 'overall': 8.6}
参考来源: 8 个
python
async def generate_sections_parallel(llm, sections, research_results):
    """并行生成各章节"""
    tasks = [
        generate_section(llm, section, research_results)
        for section in sections
    ]
    return await asyncio.gather(*tasks)
python
async def update_report(llm, existing_report, new_info):
    """增量更新报告"""
    sections_to_update = await identify_outdated(llm, existing_report)

    for section in sections_to_update:
        new_content = await generate_section(llm, section, new_info)
        existing_report = replace_section(existing_report, section, new_content)

    return existing_report
python
async def translate_report(llm, report, target_language):
    """翻译报告"""
    prompt = f"""将以下报告翻译为{target_language}：

{report}

要求：
1. 保持专业术语准确
2. 保持Markdown格式
3. 语言自然流畅"""

    return await llm.ainvoke(prompt)

研究报告自动化的核心流程：

研究报告自动化是AI最有价值的应用之一。让AI帮你做研究，你只需要提出问题。

tags: research-automation, report-generation, multi-agent, deepscope, python

series: multi-agent-systems