基于 web_search 和 web_fetch 双工具的通用深度研究技能，能够对开放性事实查询、对比分析、行业调研等需求进行多角度外部信息收集，最终输出带参考来源的结构化 Markdown 报告。总工具调用≤8次，高效精准，适合市场调研、技术选型、竞品分析等场景。

深度研究助手：多源搜索+结构化报告一站式调研工具

【适用场景】

- 市场调研：了解一个行业、市场规模、主要玩家 - 竞品分析：对比多个产品的功能、定价、优劣势 - 技术选型：调研某项技术的成熟度、社区生态、最佳实践 - 新闻时效查询：了解最近的政策变化、行业动态 - 投资调研：了解一家公司的业务、财务、行业地位

AI 判断问题属于以下哪种类型： - 事实查询：单点信息（如人口、股价、定义） - 对比分析：N 个对象的横向比较 - 调研报告：多角度深度分析 - 新闻时效：明确时间范围

调用 `web_search`，每次换不同关键词搜索： - 第一次：核心关键词 - 第二次：同义词 / 英文表达 - 第三次：限定时间或平台（如 `site:github.com 2024`）

从搜索结果中挑选 1-2 个最相关的 URL，调用 `web_fetch` 抓取全文： - 优先：官方文档、维基百科、知名媒体 - 避免：贴吧、SEO 农场、内容农场

用 Markdown 给出结构化回答，包含： - 直接回答核心问题 - 关键事实（附来源链接） - 详细分析（表格/列表/段落） - 参考来源列表

```markdown

<一段直接回答核心问题>

- 事实 1（来源：[标题](URL)） - 事实 2（来源：[标题](URL)）

[根据问题类型决定结构：表格、列表、段落]

- [来源 1](URL) - [来源 2](URL) ```

1. 总工具调用 ≤ 8 次：2-3 次 search + 1-2 次 fetch 通常足够 2. 搜索后立即综合：拿到 3 条以上结果就应开始写答案 3. 每次搜索换新角度：不要重复搜索相同关键词 4. 不要反复 fetch 同一 URL：一次失败立即换源

1. 绝对不编造数据：所有数字、日期必须来自搜索结果 2. 抓取不到时说「未找到可靠来源」：不强行编造 3. 多源冲突时并列说明：不强行判断谁对谁错 4. 中文查询优先引用中文源：英文查询优先英文源

来源：GitHub https://github.com/liangdabiao/langgraph-runtime-skill-agent