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Open Deep Research - AI-Powered Autonomous Research Workflow

该工作流利用AI语言模型和多种数据源，实现自动化的深度信息检索与研究报告生成。用户输入查询后，系统生成精准搜索关键词，通过SerpAPI进行网络搜索，并结合Jina AI进行内容分析，最终整合成结构化的研究报告。此流程提高了研究效率，确保信息提取的连贯性和准确性，适用于学术研究、市场调研、内容创作和企业决策等场景，帮助用户快速获取高质量资料。

流程图
Open Deep Research - AI-Powered Autonomous Research Workflow 工作流程图

工作流名称

Open Deep Research - AI-Powered Autonomous Research Workflow

主要功能和亮点

该工作流利用先进的AI语言模型和多种数据源，实现自动化、智能化的深度信息检索与研究报告生成。通过用户输入的查询，自动生成多条精准搜索关键词，调用SerpAPI进行网络搜索，结合Jina AI进行内容分析，最终由AI整理成结构化、详尽的研究报告。流程中引入记忆缓冲，实现上下文关联，保证信息提取和报告生成的连贯性与准确性。

解决的核心问题

传统的深度调研往往需要手动构造检索词、多平台搜索及信息筛选，耗时费力且难以保证全面性和专业性。此工作流通过AI辅助自动生成搜索查询、多渠道获取信息并智能提炼，极大提升研究效率和报告质量，解决了信息获取分散、筛选困难以及人工整理效率低下的问题。

应用场景

  • 学术研究人员快速获取领域内多维度资料
  • 市场调研人员进行竞争情报收集和分析
  • 内容创作者需要高质量背景资料支持
  • 企业决策者进行信息驱动的战略分析
  • 咨询顾问准备专业、详实的客户研究报告

主要流程步骤

  1. 用户通过聊天触发器输入查询请求
  2. AI语言模型生成多条精准搜索关键词
  3. 关键词被拆分成批次，调用SerpAPI执行Google搜索
  4. 解析并格式化搜索结果，拆分批次后调用Jina AI进行内容分析
  5. 结合LLM提取网页的相关上下文信息
  6. 整合所有提取信息，生成结构化的综合研究报告（Markdown格式）
  7. 使用记忆缓冲节点管理上下文，保证信息处理的连贯和丰富

涉及的系统或服务

  • Langchain AI节点（生成查询、信息抽取、报告生成）
  • OpenRouter（提供Google Gemini 2.0模型支持）
  • SerpAPI（Google搜索API，用于获取网络搜索结果）
  • Jina AI（内容分析与信息提取）
  • Wikipedia工具节点（补充权威知识信息）
  • n8n内置功能（Webhook触发、数据拆分、代码节点处理等）

适用人群或使用价值

该工作流适合需要高效、系统化进行资料调研的专业人士，包括科研人员、市场分析师、内容创作者、企业决策者和咨询顾问等。它能显著节省信息搜集与整理时间，提升研究深度和报告质量，实现AI辅助的自主深度研究，助力用户做出更明智的决策和创作。