Research Report Automation: AI Full Pipeline

DeepScope has developed a full AI pipeline that automates research report generation, reducing the time from 2-3 hours to 5 minutes. The system uses a multi-agent architecture to understand queries, create research plans, execute searches, and generate structured reports with sections like abstract, findings, analysis, and references.

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 。 研究主题 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 report/understand.py 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 report/planning.py 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 research/executor.py async def execute research search agent, analysis agent, tasks: list - dict: """执行研究任务""" results = { "search results": , "analysis results": } 并行执行搜索任务 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 执行分析任务 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 report/generator.py async def generate report llm, query: str, research results: dict - str: """生成研究报告""" 1. 规划报告结构 structure = await plan report structure llm, query 2. 生成摘要 summary = await generate summary llm, query, research results 3. 生成各章节 sections = for section in structure "sections" : content = await generate section llm, section, research results sections.append f" {section 'title' }\n\n{content}" 4. 生成结论 conclusion = await generate conclusion llm, query, research results 5. 提取参考文献 references = extract references research results 6. 组装报告 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" } 去重 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 report system.py 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}" 1. 理解问题 print " 理解问题..." understanding = await understand query self.llm, query 2. 创建研究计划 print " 创建研究计划..." plan = await create research plan self.llm, understanding 3. 执行研究 print " 执行研究..." research results = await execute research self.search agent, self.analysis agent, plan 4. 生成报告 print " 生成报告..." report = await generate report self.llm, query, research results 5. 质量评估 print " 评估质量..." quality = await self.quality checker.evaluate self.llm, report 6. 如果质量不达标，重新生成 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！ 2024年AI Agent市场竞争格局分析 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""" 识别需要更新的部分 sections to update = await identify outdated llm, existing report 只更新过时的部分 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： | 步骤 | 作用 | 关键技术 | |---|---|---| | 理解问题 | 明确目标 | LLM意图识别 | | 研究计划 | 分解任务 | 任务规划 | | 信息搜集 | 收集资料 | 多Agent并行搜索 | | 深度分析 | 提取洞察 | 分析Agent | | 报告生成 | 组织输出 | 结构化生成 | | 质量评估 | 保证质量 | LLM评估 | 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