工具與自動化

Deep Research

跨多源調查,然後撰寫報告。

提一個需要不止一次性回答的問題。Deep Research 會在沙箱中瀏覽網頁、閱讀十幾個來源、追蹤腳註、交叉核對論斷,並撰寫一份帶內聯引用的結構化報告。同一個模型,同一個對話,只是被告知要慢慢來。

工作方式

3 步接入 Deep Research,不需要工程設定。

  1. 1

    提一個研究型問題

    像給研究分析師下任務那樣表述它。“歐洲電動車充電市場有多大,排名前三的玩家是誰?”避免是非題。

  2. 2

    審閱計劃

    Zentor 會在開始前展示計劃好的瀏覽清單。批准它,或調整範圍:“加入學術來源”“跳過 2024 年之前的新聞”“上限 15 個來源”。

  3. 3

    閱讀報告

    5 到 30 分鐘後,你會得到一份結構化的 markdown 報告,帶 TL;DR、內聯來源引用,以及它摘取並儲存的段落。

為什麼重要

一次普通的對話回答只有幾百個 token。Deep Research 是另一種模式。模型會花 5 到 30 分鐘瀏覽實時來源、做筆記、深入各個分支,並把學到的東西整合成一份結構化報告。

在幕後,它會啟動一個規劃步驟(這個問題真正在問什麼?)、一個搜尋步驟(哪些來源是可信的?)、一遍並行瀏覽(讀 10 到 30 個頁面,儲存關鍵段落)、一個綜合步驟(按論斷聚類,記錄分歧),以及一個寫作步驟(帶內聯引用的結構化 markdown)。

適合用它來做:需要從多份分析師報告中三角驗證的市場規模測算;需要從十幾個網站抓取定價的競品分析;需要讀 20 篇摘要的文獻綜述;以及“這個人是否真如其所言”需要交叉比對公開記錄的盡職調查。

以下情況就別用它:一次搜尋就夠了的時候、答案就在你自己的檔案裡的時候(改用 Files)、或者你需要的實時資料不會出現在開放網路上的時候(改用 API 工具)。

可以這樣說

可以直接複製到 Deep Research 的真實 prompts。

  • › 研究 2026 年全球家用太陽能市場:規模、前 5 玩家、區域增長、監管利好。12 到 15 個來源,聚焦最近 18 個月。
  • › 在 agentic 瀏覽器自動化方面對比 Anthropic、OpenAI 和 Google。定價、能力矩陣、真實客戶案例。僅引用一手來源。
  • › 找出 2022 年以來所有涉及 Acme Corp 的公開訴訟。結果、原告、法院,在末尾用一個樸素的表格呈現。

分步示範

傳送 prompt 後實際會發生什麼。

提示詞 01 5 步

“在 agentic 瀏覽器自動化方面對比 Anthropic、OpenAI 和 Google。定價、能力矩陣、真實客戶案例。”

Zentor 會做什麼

  1. 1 起草一份含 9 個待查來源的研究計劃,包括每家廠商的官方文件、兩份分析師報告和三個客戶案例。
  2. 2 與你確認計劃,並允許你增刪來源。
  3. 3 啟動 3 個並行瀏覽器對話,每家廠商一個。閱讀文件並擷取定價檔位和能力標記。
  4. 4 從每家廠商的客戶頁面和一篇獨立分析師文章中擷取案例。交叉核對論斷(Anthropic 聲稱 X,OpenAI 的文件用 Y 反駁)。
  5. 5 撰寫一份帶對比表格和內聯引用連結的結構化 markdown 報告。
結果

17 分鐘後你得到一份標題為《Agentic 瀏覽器自動化:Anthropic vs OpenAI vs Google》的報告。頂部是 TL;DR。一個有 14 行的對比表格(定價、最大並行對話數、視覺 token 等)。6 個案例的總結。22 條指向一手來源的內聯引用。底部還有可摺疊的已儲存段落。

在比較工具?

在 Deep Research 相關工作上,Zentor 與常被拿來比較的工具有何不同。

FAQ

關於價格、隱私和限制的快速回答。

Deep Research 要花多長時間?
中等範圍通常 5 到 15 分鐘,跨多源調查最多 30 分鐘。你可以離開對話稍後再來;報告準備好後會出現線上程裡。
它會用掉多少 credits?
每次執行 5 到 50 credits,取決於範圍,主要由讀了多少頁面決定。規劃步驟會在開始前顯示預計的額度成本。
這些來源可靠嗎?
Zentor 會在規劃步驟中給來源打分,並預設跳過低質量域名。你可以在它開始前覆蓋來源清單或固定特定域名。
我能把 Deep Research 限定到特定域名嗎?
可以。在你的 prompt 中加上“只爬 harvard.edu、nih.gov 和 arxiv.org”,規劃器就會遵守。
輸出格式是什麼樣的?
帶 H2 章節、內聯來源連結,以及一個已儲存段落附錄的 markdown。你也可以改為要求簡報、表格或簡短摘要。

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