关键使用建议
为确保研究质量和系统稳定性，需特别注意：
1. 运行环境
- network requirement：确保Docker能正常访问网络
- Hardware Recommendations：8GB以上内存可获得更好体验
- Dependency management：定期更新requirements.txt中的包
2. 研究设计
- 主题明确：输入具体的研究问题而非宽泛话题
- Source verification：建议人工复核网络抓取的数据
- Model Selection：根据任务复杂度调整LLM规模
3. 风险控制
- API用量：监控token消耗避免超额
- data security：敏感数据建议本地模型处理
- 结果备份：定期导出生成的中间报告
performance optimization
遇到性能问题时，可尝试：1) 使用云端LLM替代本地模型 2) 限制网络搜索范围 3) 减少并发任务数量。
This answer comes from the articleAuto-Deep-Research: Multi-Agent Collaboration to Execute Literature Queries and Generate Research ReportsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 使用Auto-Deep-Research进行自动化研究时有哪些注意事项？
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