本文详解如何不依赖高级编排框架，使用原生Python和LLM API构建Deep Research Agent多智能体系统。系统采用反思式搜索循环和并行处理机制，实现自主规划、多轮搜索优化和结构化报告生成。文章提供完整技术实现细节、架构设计和开源代码，强调理解智能体系统工程骨架的重要性，帮助开发者掌握构建可靠、可解释、可维护的AI系统的核心能力。

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“Talk is cheap. Show me the code.” — Linus Torvalds
在 AI 时代，这句话比以往任何时候都更真实。

最近几个月，“Agentic AI” 成为行业热词。但大多数讨论停留在概念层面：什么是 ReAct？什么是 Plan-and-Execute？什么是 Multi-Agent Collaboration？

然而，真正的问题是：你能否不依赖 LangChain、LlamaIndex 或 AutoGen，亲手写出一个可运行、可扩展、有实际价值的多智能体系统？

今天，我们就来从零开始，手写一个 Deep Research Agent（深度研究智能体）——它不仅能自主规划、并行研究、反思优化，还能输出结构化报告。整个系统完全基于原生 Python + LLM API 构建，无任何高级编排框架。

更重要的是：代码已开源，含完整 Notebook 和详细注释。

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🎯 为什么要做这个项目？

当前主流的 LLM 应用开发范式高度依赖“编排框架”。这固然提升了开发速度，但也带来了几个问题：

1. 黑盒化严重：开发者不清楚底层通信、状态管理、错误处理是如何实现的；
2. 调试困难：当链路出错时，很难定位是 Prompt 问题、工具调用问题，还是框架逻辑问题；
3. 灵活性受限：想自定义智能体协作协议？想插入自研的反思模块？往往需要“绕过”框架设计。

因此，我们决定回归本质：用最基础的组件（LLM API + 工具函数 + 控制流）构建一个端到端的 Agentic 系统。目标不是“炫技”，而是理解智能体系统的工程骨架。

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🧩 系统整体架构

整个 Deep Research Agent 的工作流如下图所示：

阶段 1：用户输入与大纲生成

• 用户提供一个研究主题，例如：“分析 2025 年全球 AI 芯片竞争格局”。
• 系统调用 LLM（如 DeepSeek-R1、GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet），要求其：

• 生成一份结构清晰的报告大纲；
• 限制段落数量（例如最多 5 段）；
• 每段需包含明确的研究目标描述（如“本段将分析英伟达、AMD、华为在训练芯片市场的份额变化”）。

✅ 关键设计：大纲本身成为后续子任务的“任务契约”（Task Contract），确保研究聚焦。

阶段 2：并行段落研究（Multi-Agent Parallelism）

每个段落描述被独立送入一个 Research Sub-Agent（研究子智能体）。这些子智能体彼此独立、可并行执行，构成典型的 Multi-Agent Topology。

每个子智能体内部执行一个 Reflective Search Loop（反思式搜索循环），这是本系统的核心创新点。

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🔁 反思式搜索循环（Reflective Search Loop）

传统 RAG 或单次搜索往往“一锤定音”，但人类研究员会不断调整问题、补充视角。我们的子智能体模拟这一过程：

步骤详解：

1. Query Generation（查询生成）
   LLM 根据段落目标，生成一个或多个 Web 搜索关键词，并附上推理理由（例如：“为了了解华为昇腾芯片的最新出货量，应搜索‘Huawei Ascend chip shipments 2025’”）。
2. Web Search Execution（执行搜索）
   调用搜索引擎 API（如 SerpAPI、DuckDuckGo、Google Programmable Search Engine），获取 Top-K 结果（标题、摘要、URL）。
3. Reflection & Gap Analysis（反思与缺口分析）
   LLM 接收搜索结果，回答两个问题：

• 当前信息是否足以支撑该段落写作？
• 是否存在明显缺失（如缺少竞品对比、时间范围不足、地域覆盖不全）？

4. Iterative Query Refinement（迭代查询优化）
   基于反思，生成新的、更精准的搜索查询。例如：

• 初始查询：“AI chip market 2025”
• 优化后：“AI training chip market share NVIDIA vs AMD vs Huawei Q3 2025”

5. 循环 N 次（默认 2–3 轮）
   每轮积累新信息，最终形成一个信息集合（Evidence Pool），用于段落撰写。

💡 工程技巧：我们在每轮之间加入“去重”和“相关性过滤”，避免信息冗余。

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📝 最终报告生成

所有子智能体完成研究后，系统将：

• 汇总每个段落的 Evidence Pool；
• 调用一个“Report Writer Agent”，根据原始大纲 + 所有证据，生成连贯、引用清晰的 Markdown 报告；
• 自动添加结论段（Conclusion），总结核心发现。

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⚙️ 技术栈与关键实现细节

组件	选择	说明
LLM	DeepSeek-R1（主）、GPT-4o（备选）	选用 DeepSeek 因其在中文+英文混合任务中表现优异，且支持长上下文
搜索引擎	SerpAPI + DuckDuckGo Fallback	保证结果多样性与可用性
并行控制	concurrent.futures.ThreadPoolExecutor	轻量级并行，避免异步复杂度
输出格式	Markdown + 引用标注	便于阅读与溯源
错误处理	重试机制 + 降级策略	如搜索失败则跳过该轮，保留已有信息

📌 无框架依赖：未使用 LangChain 的 AgentExecutor、Tool Calling 或 Memory 模块，所有状态通过 Python 字典和列表管理。

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💬 结语：真正的 AI 工程，始于动手

在这个“人人都在谈 Agent”的时代，能写 Prompt 的人很多，能写 Agent 系统的人很少。

而真正的分水岭，不在于你知道多少术语，而在于你是否愿意：

• 拆解一个复杂任务；
• 设计状态流转；
• 处理工具调用失败；
• 优化信息召回质量；
• 最终交付一个可靠、可解释、可维护的系统。

这，才是 AI 工程师的核心竞争力。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

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掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

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