学术工作者可通过以下流程最大化利用该工具：
典型使用路径
- 启动深度研究模式：在Web界面输入开放性问题，如”CRISPR基因编辑技术2024年最新突破”
- 监控迭代过程：观察系统如何自动调整查询策略（例如从宽泛搜索到聚焦特定子领域）
- 导出参考文献：直接复制答案中标记的权威来源链接用于论文引用
Efficiency Improvement Tips
- 命令行快速验证: Use
cli_research.py脚本快速检验假设，避免启动完整UI - 长期记忆利用：重复研究相似课题时，系统会调用之前存储的上下文减少重复工作
- interdisciplinary research：通过”量子计算在药物研发中的应用”等复合查询自动关联多领域资料
相比手动收集资料，该系统可节省约70%的文献筛查时间，且能发现人工可能忽略的跨学科关联。
This answer comes from the articleGemini Fullstack LangGraph: a full-stack application for intelligent research based on Gemini and LangGraphThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在学术研究场景中如何使用该工具提高信息收集效率？
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