Open Deep Research - AI-Powered Autonomous Research Workflow
该工作流利用先进的人工智能技术，自动化执行深度研究任务。用户只需输入研究主题，系统便能生成精准的搜索查询，进行多轮网络搜索，并结合智能分析，整合来源于多个权威资源的信息。最终，工作流将生成结构化的Markdown格式研究报告，极大提升研究效率与信息准确性，适用于学术研究、市场分析、产品调研等多个场景，帮助用户快速获取全面、有价值的研究成果。
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工作流名称
Open Deep Research - AI-Powered Autonomous Research Workflow
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。
Hugging Face to Notion
该工作流实现了自动化抓取Hugging Face最新学术论文，利用先进的GPT-4模型对论文摘要进行深度分析与结构化提取，最终将关键信息智能存储到Notion数据库。它有效解决了手动查找论文的繁琐，避免了信息重复存储，并提供了高效的学术资源管理，适合研究人员、学术机构及AI从业者持续跟踪最新研究动态，提升文献整理的效率和质量。
DSP Agent
DSP Agent 是一款智能学习助手，专为信号处理领域的学生设计。通过 Telegram 接收文本和语音消息，利用先进的 AI 模型提供即时的知识查询、计算辅助和个性化学习跟踪。该工具能够帮助学生快速理解复杂概念，提供动态问题解析和学习建议，解决了传统学习中的互动性不足和个性化辅导缺乏的问题，提升了学习效率与体验。
RAG on living data
该工作流通过实时更新数据，实现了检索增强生成（RAG）功能，能够自动从Notion知识库获取最新内容，并进行文本分块和向量化处理，存储于Supabase向量数据库。结合OpenAI的GPT-4模型，提供上下文相关的智能问答，显著提升知识库的利用效率和准确性，适用于企业知识管理、客服支持、教育培训等场景，确保用户获取最新信息。
A/B Split Testing
该工作流实现了基于会话的A/B拆分测试，能够随机分配不同提示语（baseline和alternative）给用户，从而评估语言模型响应的效果。通过集成数据库记录会话及分配路径，并结合GPT-4o-mini模型，确保对话记忆的持续管理，提升测试的科学性和准确性。适用于AI产品研发、聊天机器人优化及多版本效果验证，帮助用户快速验证提示策略，优化交互体验。
Get Airtable data in Obsidian Notes
该工作流能够将Airtable数据库中的数据实时同步到Obsidian笔记中，用户只需在Obsidian中选择相关文本并发送请求，智能AI代理会理解查询意图并调用OpenAI模型，获取所需数据。最终，结果会自动插入到笔记中，简化了数据检索和知识管理的流程，提升了工作效率和用户体验。适合需要快速获取结构化数据的专业人士和团队协作用户。
CoinMarketCap_AI_Data_Analyst_Agent
该工作流构建了一个多智能体AI分析系统，整合了CoinMarketCap的实时数据，提供全面的加密货币市场洞察。用户可以通过Telegram快速获取币种行情、交易所持仓和去中心化交易数据的分析结果。系统可处理复杂查询，自动生成市场情绪和交易数据报告，助力投资者和研究人员做出精准决策，从而提升信息获取效率，简化操作流程。
Generate AI-Ready llms.txt Files from Screaming Frog Website Crawls
该工作流通过自动处理Screaming Frog导出的CSV文件，生成符合AI训练标准的`llms.txt`文件。它支持多语言环境，具备智能URL过滤和可选的AI文本分类功能，确保提取的内容高质量且相关性强。用户只需上传文件，即可获得结构化的数据，便于AI模型训练和网站内容优化，显著提升工作效率和数据处理的精准度。最终文件可方便地下载或直接保存至云存储。
Building RAG Chatbot for Movie Recommendations with Qdrant and Open AI
该工作流构建了一个智能电影推荐聊天机器人，利用检索增强生成（RAG）技术，结合Qdrant向量数据库和OpenAI语言模型，为用户提供个性化的电影推荐。通过导入丰富的IMDb数据，生成文本向量并进行高效的相似度搜索，能够深刻理解用户的电影偏好，优化推荐结果，提升用户互动体验，特别适用于在线影视平台和影评社区。