DIfy智能体深度探索与多源信息整合Ai工作流

🌐 AI 深度探索与多源信息整合机器人

该工作流扮演了一位高级研究助理的角色。它接收用户的一个初始问题后，并不会直接去搜索，而是会首先发散思维，将原始问题扩展成多个相关的子问题。接着，它会针对每一个子问题去互联网上寻找最佳的答案链接，然后逐一“阅读”这些链接页面的内容，并进行初步总结。最后，它会将所有收集到的信息进行综合，提炼成一份详尽、有深度的最终研究报告。

1. 智能问题扩展
   • 当用户提出一个问题后，第一个 AI 模型（LLM）会首先介入。
   • 它的任务不是回答问题，而是进行头脑风暴，围绕用户的问题，生成 3 个更具探索性的、可以独立成立的相关问题，从而将研究的广度和深度进行扩展。
2. 多线程网络搜索
   • 上一步生成的多个问题会进入一个“迭代”节点。
   • 在这个循环中，工作流会使用 SearXNG 搜索工具，为每一个扩展后的问题，在互联网上执行一次搜索，并找出最匹配的一个网页链接。
3. 链接验证与内容抓取
   • 所有搜索到的链接会进入第二个“迭代”节点，进行逐一的内容处理。
   • 链接验证：工作流会先通过 HTTP 请求检查每个链接是否有效（状态码 200）。
   • 内容抓取与总结：对于有效的链接，工作流会调用 JinaReader 工具，智能地抓取该网页的核心正文内容，并生成一段初步的内容摘要。无效的链接则会被跳过。
4. 综合信息与深度总结
   • 在所有网页摘要都准备好后，它们会被合并成一份大的参考资料。
   • 这份整合后的资料会被提交给最后一个 AI 模型。这个 AI 的任务是扮演“专家作者”的角色，通读所有材料，并基于这些从多个来源收集到的信息，撰写一份最终的、逻辑连贯、内容全面的中文概述报告。
   • 这份深度总结报告会作为最终答案呈现给用户。

主要特点

• 查询扩展（Query Expansion）：通过“举一反三”的方式，主动挖掘与用户问题相关的深层话题，使研究更具广度和深度。
• 多源信息聚合：最终的答案并非来自单一网页，而是综合了多个不同信息源的观点和数据，使得结论更加全面和客观。
• 迭代式处理：通过两个独立的迭代循环，清晰地模拟了人类研究员“先找资料（链接），再读资料（内容）”的系统性工作方法。
• 内容验证与清洗：内置了 URL 可访问性检查和 JinaReader 内容清洗，确保了输入给最终总结模型的信息是高质量和有效的。
• 端到端研究报告：为用户提供了一个从“提出一个问题”到“获得一份深度研究报告”的全自动化解决方案。

非常适合需要对某一课题进行深入研究和信息汇总的学生、研究人员、市场分析师和内容创作者。