Background
在研究工作中，快速生成专业且深入的研究报告是一个常见需求，特别是需要覆盖多个信息来源和深度分析时。
核心内容
使用Open Deep Research可显著提升研究报告生成效率和质量：
- 分阶段工作流程：该系统采用规划-研究-写作的分阶段流程，用户可先审阅报告结构，再进行耗时研究
- 支持迭代改进：在规划阶段可多次反馈和调整报告结构，确保框架合理性
- Multi-model integration：可选择DeepSeek等推理模型优化规划，使用Claude 3.5等写作模型提升文本质量
- 自定义搜索深度：通过设置max_search_depth参数控制研究深度
procedure
- 设置必需的API密钥（Tavily/Anthropic/OpenAI等）
- 初始配置搜索API、写作模型和规划模型
- 输入研究主题后先审阅系统生成的报告大纲
- 在报告大纲框架下，通过max_search_depth参数决定搜索迭代次数
- 最终生成完整报告
Summary points
该系统通过结构化工作流程和AI模型整合，既提高了研究报告的生产效率，又能保证结果的专业性和深度。
This answer comes from the articleOpen Deep Research: LangChain's Open Source Intelligent Assistant for Deep ResearchThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现高效生成专业研究报告的目标？
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