摘要
此说明汇总了仓库中已经可用、面向未来 deep research 扩展的主要来源输入。它旨在帮助贡献者在扩展该案例研究时，无需从空白检索开始。重要性
Deep research 是这个仓库中最清晰、最常见的智能体产品形态之一。它涉及规划、证据收集、综合、引用和信任，这使它在案例研究、系统页面以及未来的入门项目中都很有用。范围说明
包含：- 当前的公开案例研究页面
- 为重写提供种子的导入版 Hello-Agents 章节
- 将 deep research 识别为旗舰主题的仓库策略说明
- 教程引导细节
- 前端或模态实现讲解
- 无关的研究助理产品类别
来源映射
- Deep Research Agents：当前仓库原生的实验页面，也是本仓库中最佳的公开起点。
- Hello-Agents Chapter 14：原始 planning-search-summarize-report 循环的概念来源输入。
- Global Agent Repository Strategy：该策略说明论证了 deep research 值得按轨道级别处理，而不是仅仅作为单一导入章节的重写。
综合
这些材料之间稳定的主干是一致的：- 规划层会把任务拆解为可管理的子问题
- 证据收集必须保持对来源的感知，而不是纯生成式
- 综合质量取决于上下文控制和引用规范
- 信任来自可追溯性，而不是仅仅来自润色过的文稿
缺口与后续跟进
- 为跨多个框架或产品技术栈的 deep research 实现添加一份精选对比说明。
- 添加一份聚焦评估和信任失败的第二份参考说明。
- 当仓库需要一个可运行的研究工作流时，扩展 starter project。
更新日志
- 2026-04-21：初始面向贡献者的来源映射。