Agent的花园 · 深度研究

为什么需要结构化研究流程

当你把"调研一下XXX"丢给 Agent 时，最常见的结果是：打开搜索，抓前几条结果，拼成一份看起来像报告的文档。这本质上是信息搬运——没有问题拆解，没有来源分层，也没有交叉验证。真正有用的研究是一个系统过程：明确问题 → 构建框架 → 多方采集 → 交叉验证 → 形成判断。这个技能把这套流程固化成可复用的方法论框架，让 Agent 不再只是搜索结果的整理者。

技能如何工作

技能遵循一套四步简化流程，按时间分配引导研究节奏：

• 问题定义（20%）：不直接搜索，先拆解任务。检查清单包括：问题能否拆成 3-5 个子问题？每个子问题是否有明确的时间、地域、领域范围？哪些是事实性问题（可查数据），哪些是判断性问题（需要分析）？结论受众是谁，关心什么？
• 信息采集（40%）：建立多源信息矩阵。官方数据参考统计局、央行、行业协会、公司财报；行业分析参考券商报告、咨询公司、行业媒体；学术研究参考 Google Scholar、SSRN、arXiv；一手信息参考公司公告、发布会、创始人访谈；社群讨论参考知乎、Reddit、V2EX、雪球。采集策略是先搜二手资料建立框架，再用一手资料验证关键判断，最后用社群讨论补充视角。
• 交叉验证（20%）：数据类信息至少找 2 个独立来源核对；观点类信息同时看支持和反对的观点；预测类信息追溯来源的历史预测准确率。注意利益相关方的信息天然有偏向。
• 结构化输出（20%）：按统一格式输出，清晰呈现结论与不确定性。

适用边界

这是简化版流程，覆盖深度研究的核心骨架。完整版包含 PEST 分析、波特五力、SWOT 等商业分析模型、数据可视化建议和研究报告模板，需到后花园官网获取。技能是方法论框架，推荐搭配 DuckDuckGo（零门槛搜索）或 Firecrawl（网页抓取+搜索）等 MCP 实现自动化执行。