技能介绍

要解决什么问题

单线程、单智能体的研究流程往往变成「查一条、写一段、再查下一条」的线性链路。主题稍大时，检索面窄、上下文容易挤满，综合结论也慢。你需要的是在同一主题上并行铺开的多路调研，再把结果收束成可用的研究产出。

技能如何工作

Infinite Gratitude 是一个面向并行研究执行编排的多智能体研究技能。按资料描述，它会把工作拆给 10 个智能体并行开展深度研究，而不是把全部步骤压进一条对话链。典型用法是：先明确研究主题与边界，再让多路智能体各自负责检索、阅读与局部归纳，最后在编排层做信息对齐与综合。

核心能力可以概括为：

并行采集：多智能体同时覆盖子问题或不同信息源，缩短 wall-clock 时间
深度研究：面向「广泛调研 + 深度阅读」，而非单次问答
案例验证：官方说明其设计经过真实案例验证，适合作为生产向研究编排的参考模式

安装与具体调用属于外部技能，需按 SkillHub 安装说明与规范名 @org-02qudk26/infinite-gratitude 接入后，再参阅官方仓库的使用说明。

适用边界与注意点

适合：主题范围大、需要多源信息并行搜集与综合的场景；你认为「多智能体并行」比单线流程更划算时
不太适合：只需一次检索或短答案、对成本与调用次数极其敏感、且无法容忍多路结果不一致需人工仲裁的任务
注意：并行度固定为 10 路的设计假设；主题若过小，编排开销可能不划算。综合质量仍依赖各子任务的分工设计与最终合并策略，使用前建议在官方仓库确认当前版本的行为与限制。