n8n DeepResearcher
这个深度研究工作流通过自动化搜索和内容抓取，结合先进的语言模型，帮助用户高效地进行复杂课题的调研。用户输入研究主题后，系统生成多条搜索查询并过滤有效信息，支持动态调整研究深度和广度。最终，汇总所得信息生成详尽的报告，并自动上传至云端管理平台，实现资料的系统化整理与共享，极大提升研究效率与质量。
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工作流名称
n8n DeepResearcher
主要功能和亮点
n8n DeepResearcher 是一个基于 n8n 自动化平台构建的深度研究工作流，模拟并复刻了 OpenAI DeepResearch 功能。它通过递归生成搜索查询、自动化网络搜索与内容抓取，结合先进的语言模型进行分析和推理，最终生成结构化、详实的研究报告，并自动上传至 Notion 进行统一管理。工作流支持多步交互式提问，动态调整研究深度（Depth）和广度（Breadth），实现高效、系统化的复杂课题调研。
解决的核心问题
- 复杂研究任务耗时长、效率低，人工难以快速覆盖海量信息源。
- 信息碎片化，缺乏系统整理与分析，难以形成高质量报告。
- 传统自动化工具难以实现递归挖掘和多轮问题澄清。
- 研究成果难以集中管理和持续追踪。
n8n DeepResearcher 通过自动化递归搜索、内容抓取、智能提问和推理，实现了快速、深度、多维度的研究能力，大幅节省时间成本并提升研究质量。
应用场景
- 市场调研与竞争分析
- 学术课题文献综述
- 技术趋势深度探索
- 投资分析与风险评估
- 产品需求与用户调研
- 企业内部知识库更新与扩展
主要流程步骤
- 表单触发：用户通过 n8n 表单提交研究主题及期望的研究深度和广度。
- 创建 Notion 报告页：自动在指定 Notion 数据库中生成空白报告页面，作为最终报告存放位置。
- 生成和细化搜索查询：基于用户输入及先前研究结果，递归生成多条独特的搜索查询，覆盖更多信息源。
- 网络搜索与内容抓取：调用 APIFY.com 等网页抓取服务，抓取查询结果页面的结构化内容，并过滤有效信息。
- 智能提问澄清：利用 OpenAI 语言模型生成针对研究方向的澄清问题，通过动态表单收集用户回复，确保研究聚焦精准。
- 递归循环研究：根据设定的深度和广度，重复生成子查询、抓取内容，并由语言模型提炼“学习点”（learnings），逐步丰富研究内容。
- 汇总与推理生成报告：将所有学习点汇总交由推理型语言模型（OpenAI o3-mini）生成详尽的多页 Markdown 格式研究报告。
- 格式转换与上传：将 Markdown 报告转换为 Notion API 所需的 Block 结构，并通过循环上传至对应 Notion 页面。
- 状态更新与通知：自动更新 Notion 中报告状态为“进行中”和“已完成”，并通过表单提示用户研究完成。
涉及的系统或服务
- n8n：自动化工作流平台，负责节点编排与数据流转。
- OpenAI（o3-mini模型）：语言模型用于生成查询、澄清问题、提炼学习点和撰写报告。
- APIFY.com：高性能网页抓取与搜索服务，替代高成本的 Firecrawl.ai。
- Notion：云端知识管理平台，用于存储和展示最终研究报告。
- n8n Forms：用于交互式收集用户输入与澄清问答。
- HTTP Request：调用外部 API，实现网页数据抓取和上传操作。
适用人群或使用价值
- 研究人员与分析师：快速获取海量信息，提升研究效率和深度。
- 产品经理与市场人员：自动化市场调研和竞品分析，辅助决策。
- 内容创作者与学者：系统整理资料，生成高质量内容。
- 企业知识管理团队：自动汇总外部信息，保持知识库更新。
- 自动化爱好者与技术开发者：学习并应用高级递归自动化与AI集成模式。
总体而言，n8n DeepResearcher 是一款集成智能搜索、内容抓取与AI推理的深度研究自动化解决方案，极大降低了复杂课题调研的门槛和时间成本，适合需要快速高质量研究成果的专业用户和团队。
文本事实核查辅助工作流
该工作流旨在自动化文本中的事实核查，利用自然语言处理技术将输入文本拆分为句子，并逐条进行真实性验证。通过调用本地运行的定制语言模型，能够高效识别不实信息，减少人工校对工作量，提高内容审核的准确性与效率。适合媒体、科研、内容创作等领域，帮助用户确保信息的真实性和权威性，实现快速的事实筛查与错误修正。
Intelligent Web Query and Semantic Re-Ranking Flow（智能网络查询与语义重排序流程）
该工作流通过智能语义分析和多链思维，自动生成优化的网络搜索查询，并调用Brave搜索API获取相关结果。它能够根据用户真实意图对搜索结果进行深度重排序和信息提取，筛选出最相关的前10条高价值链接，帮助用户快速定位所需答案。支持Webhook触发，适用于科研、市场调研和企业决策等多种场景，极大提升信息检索的相关性和有效性。
n8n Research AI Agent 智能助手工作流
该工作流通过智能对话和多工具协同，提供实时咨询与帮助，旨在提升用户在自动化平台上的学习与使用效率。它能智能接收用户查询，分析问题，并自动检索相关工具和内容，生成清晰、可操作的答复，解决用户在功能理解和操作指导中的难题，适用于新手与高级用户、企业支持团队及培训场景。
Pitch Deck 自动分析与智能问答工作流
该工作流实现了对创业公司融资路演资料的自动化处理与分析。通过从Airtable数据库中检测和下载PDF文件，利用AI视觉模型将内容转录为结构化Markdown格式，并提取关键信息生成报告。最终，数据回写至Airtable并构建向量数据库，支持团队成员进行自然语言查询，极大提升了融资材料的处理效率和信息检索的便捷性。
Auto Knowledge Base Article Generator（自动知识库文章生成器）
该工作流通过结合多种AI模型，自动生成和编辑知识库文章。用户只需输入主题，系统便能进行深度研究，生成结构化且内容丰富的草稿，并进行多轮智能编辑与审核。最终，高质量文章将自动发布到内容管理系统，确保文章专业性与实用性。这一流程大幅提升了内容生产效率，解决了传统手动撰写的时间和质量问题，适用于企业和内容团队。
AI Agent 网页抓取与API数据交互工作流
该工作流结合了智能网页抓取和API数据交互，能够根据用户的自然语言输入，自动获取相关信息并提供智能推荐。通过高效使用Firecrawl API抓取网页内容，并灵活调用外部API，简化了传统的数据处理流程。集成的AI Agent与聊天模型使得自动化响应更加智能化，极大地降低了开发难度和时间成本，适用于自动化开发、客服系统及信息推荐等多种场景。
HackerNews 学习资源智能推荐工作流
该工作流通过用户提交的学习主题，自动从 HackerNews 筛选相关“Ask HN”帖子及评论，利用先进的语言模型进行分析，提炼出高质量的学习资源推荐，并以结构化 Markdown 格式生成清单，最终通过邮件发送给用户。此流程有效解决信息过载问题，帮助用户快速找到实用的学习材料，提升学习效率和体验。
AutoRFP — 自动化RFP问答生成与响应文档制作流程
该工作流实现了从接收招标请求（RFP）文档到生成完整响应文档的自动化处理。通过智能提取RFP中的问题，结合企业内部资料自动生成答案，并整理成结构化的Google Docs文档。此外，系统还支持邮件和Slack通知，确保团队及时了解响应状态。这一流程大幅提高了响应效率，降低了人工成本，帮助销售团队快速、准确地应对客户需求。