Deep Research是由人工智能驅動的深度研究助手,本質是依托大語言模型,由多個獨立交互模塊構成的復雜架構。面向時效性強、專業度高的復雜調研任務,通過“查詢分解與意圖分析、動態任務規劃與信息檢索、綜合推理與報告生成”三大核心環節構建完整研究流程。能主動研究、自動生成報告,將原本數小時甚至數天的工作壓縮至分鐘級完成,大幅降低深度調研的時間成本。
聯通數智作為集團數智能力核心承載平臺,始終堅持持續進化的科技創新步伐。自4月份在元景MaaS平臺上線深知(Deep Research)智能體后,迭代推出了2.0版本。
新版本在功能深化、體驗升級與場景拓展等方面均有顯著提升。生成內容圖文并茂、報告輸出格式更規范,能提供互聯網模式、論文庫模式、自定義模式等多種研究模式選擇。從“自動分析研究主題、規劃調研計劃、深度搜索信息源到分析調研結果、產出研究報告”全流程僅需10-15分鐘。
元景深知正以持續進化的實力,讓深度研究走出“資料海洋”的桎梏,成為人人可及的高效生產力工具。

核心功能介紹
需求智能規劃:將模糊需求變成清晰研究計劃
針對用戶的籠統需求,元景深知“規劃引擎”會深度解析任務,包括識別關鍵詞、推斷研究意圖,并產出清晰的多步驟研究計劃。規劃功能的核心價值,在于將AI從被動的信息處理工具,提升為能夠主動思考和規劃的智能研究助理。

信息深度搜索:自動補全信息鏈,拒絕信息死角
傳統研究最耗時的“開幾十個標簽頁搜索資料” 環節,被元景深知壓縮到了分鐘級。它會自主瀏覽數百個權威網站,從學術文章到行業白皮書,再到實時新聞和企業財報,可在5分鐘內整合出百級參考來源,大幅縮短了傳統研究的資料查找時間。
值得一提的是,元景深知具備自主反思和動態計劃調整能力。系統會嚴格評估信息的充分性:“當前收集到的信息足以全面、準確地回答研究問題嗎?”。如果發現某類信息缺失,元景深知會智能生成新的、更具針對性的搜索查詢,自動補全信息鏈,避免出現“研究斷層”。

多種模式選擇:互聯網模式、論文庫模式、自定義模式
除了常見的互聯網模式,元景深知還提供論文庫模式和自定義模式供用戶選擇,系統會基于所選信息源撰寫研究報告。
互聯網模式下,系統將自主深度搜索相關網站查找所需資料,為用戶撰寫市場分析、輿情分析、行業研究等各類專題報告;
論文庫模式將基于arXiv國際論文庫的最新學術成果,為用戶撰寫高質量的學術研究報告,涵蓋物理、數學、計算機科學、統計學、電氣工程與系統科學、經濟學等多個學科領域;
自定義模式支持用戶上傳文檔,基于用戶限定數據進行深度調研并撰寫研究報告,此模式將AI的分析能力與用戶獨有的知識資產相結合,為用戶提供個性化的研究服務。

多形態報告:高效呈現信息,便于閱讀和理解
研究報告不僅要內容完整,還要“高效呈現信息”。元景深知研究報告,可自動生成帶目錄、表格、流程圖等多形態研究內容,以最高效的形態呈現信息,提升用戶對內容的閱讀和理解能力。

另外,報告內容支持用戶查看引用來源,方便追溯AI生成內容的原始依據,驗證信息的真實性和有效性,減少“學術幻覺”現象,確保生成內容的可靠性。并且,論文庫模式下,研究報告支持3種引用格式,涵蓋APA和IEEE兩種國際標準引用格式,可以滿足不同學科領域的引用規范要求。同時,研究報告支持導出word或pdf格式,滿足用戶的多樣化使用和存檔需求。

賦能場景說明
從尖端科研到生活決策,元景深知都有用武之地,有效支撐多元場景需求。包括科研綜述、醫學主題研究、投融資研報、行業解決方案、產品技術情報、市場調研分析、新聞熱點追蹤及日常生活決策等。
在科研領域,聯通元景深知可以幫用戶快速梳理學科前沿動態,生成指定研究領域的進展報告,為用戶提供高效全面的領域概覽;還能在學術探討或項目論證中,提供批判性分析與觀點對比,幫助研究者構建更嚴謹、立體的論證框架。
在商業領域,不論是市場調研,還是競品分析,元景深知都能快速生成有針對性的分析報告,為決策提供數據支持。
在日常生活中,比如選購電子產品、規劃家庭保險、家長為孩子對比選擇輔導機構、旅行與活動規劃…等,元景深知也能為用戶提供高效的生活決策支持。
使用步驟示例
入口:進入元景大模型MaaS平臺(https://maas.ai-yuanjing.com/),注冊登錄后,點擊首頁“用模型”,選擇“資源廣場——深知智能體”即可進入頁面。

在底部輸入框選擇研究模式,輸入研究主題并發送,等待10-15分鐘,即可查看完整的研究報告并下載。研究報告調研生成過程中,還可查看分析規劃、思考推理、結果分析等AI深度調研全流程。

技術的不斷演進讓人工智能從“能說會寫”邁向了“能理解、會推理、敢行動”的深度智能協同階段,從而使人類得以把精力放在“創意、構想”等更有價值的部分。聯通數智未來將持續進化包含元景深知在內的元景大模型體系,使AI像水電一樣成為普惠的基礎設施,為經濟社會發展注入新動能,讓人工智能更簡單。









































