Open Deep Research - AI-Powered Autonomous Research Workflow

工作流名称

主要功能和亮点

本工作流利用先进的人工智能语言模型（LLM）自动化执行深度研究任务。它能够根据用户输入的研究主题，自动生成精准的搜索查询，调用SerpAPI进行多批次网络搜索，结合Jina AI的智能分析，以及维基百科等权威资源，最终整合和提炼信息，生成结构化且详尽的研究报告。亮点包括多轮AI协同处理、智能上下文记忆、分批处理优化搜索效率，以及Markdown格式的专业报告输出。

解决的核心问题

传统研究过程耗时长、信息来源分散且难以整合，用户往往需要手动筛选海量信息。该工作流通过全自动化、多渠道深度挖掘和智能汇总，极大提升研究效率和信息准确性，帮助用户快速获取全面且有价值的研究成果。

应用场景

学术研究人员快速搜集和整理文献资料
市场分析师进行竞争对手和行业动态调研
产品经理或策划人员做前期调研和方案准备
咨询顾问快速整合客户行业信息
任何需要系统、深入信息搜集与分析的场景

主要流程步骤

用户输入触发：通过聊天消息触发研究请求。
生成搜索查询：利用LLM根据用户问题生成多条精准搜索关键词。
查询拆分与批次处理：将关键词拆分成多批次，优化调用SerpAPI和Jina AI接口。
网络搜索：调用SerpAPI进行Google搜索，获取丰富的有机搜索结果。
数据格式化与分析：格式化搜索结果并通过Jina AI进行深度内容分析。
上下文信息提取：利用LLM提取与用户查询最相关的内容片段。
维基百科辅助：调用维基百科工具补充权威信息。
综合报告生成：基于提取的信息，生成结构化、条理清晰的Markdown格式研究报告。
上下文记忆管理：通过LLM内存缓冲节点维护研究上下文，支持多轮交互。

涉及的系统或服务

OpenRouter：高效的LLM服务提供者，支持多节点AI语言模型调用。
SerpAPI：专业的Google搜索API，实现程序化网页搜索。
Jina AI：强大的AI分析引擎，用于内容理解和信息抽取。
维基百科（Wikipedia）工具节点：获取权威百科内容辅助研究。
n8n原生节点：包括代码执行、数据拆分批处理、HTTP请求、聊天触发等。

适用人群或使用价值

该工作流适合科研人员、数据分析师、市场调研员、产品经理及任何需要进行高效信息检索与报告撰写的专业人士。它不仅节省了繁琐的手工搜索与信息筛选时间，还提升了研究的深度和广度，帮助用户快速获得高质量、结构化的研究成果，支持决策制定和知识积累。