name: research-team
summary: 调查研究多智能体团队：搜索→提取→交叉验证→分析→报告
description: 调查研究多智能体团队：5个专业Agent并行搜索、信息提取、竞争假设交叉验证、综合分析、研究报告生成。覆盖市场调研/技术调研/竞品分析/行业研究/政策解读/文献综述/事实核查/资料整理/舆情分析/投资研究。基于agent-team-template v2.1.0引擎，内置29项高可靠机制，国内可离线运行，不收集不上传用户敏感数据。触发词：帮我调研、做调研、市场调研、竞品分析、行业研究、文献综述、事实核查、资料整理、research、market research、competitive analysis。
version: v1.0.0
engine_version: v2.1.0
license: MIT
trigger:
- 调查研究团队
- 帮我调研
- 做调研
- 市场调研
- 技术调研
- 竞品分析
- 行业研究
- 行业调研
- 文献综述
- 文献调研
- 事实核查
- 资料整理
- 资料综述
- 舆情分析
- 投资研究
- 政策解读
- 市场分析
- 竞争分析
- 调研报告
- 研究报告
- 竞品调研
- 竞品对比
- 市场规模调研
- 技术趋势调研
- 用户调研
- 需求调研
- 供应链调研
- 专利调研
- 学术调研
- 论文综述
- 行业报告生成
- 资料收集整理
- 信息调研
- 背景调研
- 尽职调查调研
- 标的研究
- 赛道研究
- 竞品情报
- 市场情报
- 研究分析团队
- 深度调研
- 多源调研
- 调研助手
- 研究助手
- 帮我做研究
- 总结一下这个领域
- 查一下这个事情
- 这个公司怎么样
- 这个行业怎么样
- 帮我整理资料
- 把这几个来源交叉验证一下
- research team
- research-team
- do research
- market research
- competitive analysis
- industry analysis
- literature review
- fact checking
- due diligence research
- company research
- topic research
- web research
- deep research
- survey analysis
- trend analysis
- build me a research report
- summarize the landscape
- who are the competitors
- what is the market size
tags:
# 中文标签（SkillHub 中文平台优先匹配）
- 调查研究
- 市场调研
- 竞品分析
- 行业分析
- 行业研究
- 尽职调查
- 政策研究
- 政策解读
- 事实核查
- 文献综述
- 舆情分析
- 投资研究
- 数据分析
- 趋势分析
- 报告生成
- 调研报告
- 信息搜集
- 多智能体
- 团队协作
- 自动化调研
- 离线运行
- 国内可用
- 高效搜索
- 交叉验证
- AI研究助手
- 资料整理
- 可信度评分
# 英文标签（国际兼容）
- multi-agent
- research
- market-research
- competitive-analysis
- fact-checking
- offline

research-team —— 调查研究多智能体团队

什么时候用

当你需要"把一个问题调研清楚"：市场/技术/竞品/行业研究、事实核查、资料综述、竞品分析、政策解读、文献调研、投资研究。说"帮我调研XX"等触发词即自动加载。

架构

PM（引擎统筹，自动拆解调研目标）
 ├─ Searcher     ×3（并行多角度搜索：市场/技术/竞争）
 ├─ Extractor    ×1（从原始结果提取关键事实+数据点+引用）
 ├─ Validator    ×1（交叉验证：多源比对，标记矛盾，置信度评分）
 ├─ Analyst      ×1（综合分析：趋势/模式/因果/结论）
 └─ ReportWriter ×1（结构化研究报告，含引用和置信度标注）

依赖图

Searcher-1（主搜索）──┐
Searcher-2（补充搜索）──┤  并行，不同角度
Searcher-N（扩展搜索）──┘
       │
       ▼
   Extractor ──→ Validator ──→ Analyst ──→ ReportWriter
            （竞争假设）    （综合判断）   （最终报告）

5个Agent职责

健壮性设计（重点）

1. 竞争假设机制（Validator核心）

事实A：来源1说"市场规模100亿"
事实B：来源2说"市场规模150亿"
→ Validator标记：矛盾，置信度降低，披露两个来源

2. 来源追踪

每条事实记录来源ID，报告中可溯源。fact = {content, source_id, source_name, url, timestamp}。

3. 置信度评分

高置信度：≥3个独立来源一致；中置信度：2个来源一致或1个权威来源；低置信度：仅1个来源或存在矛盾。

4. 优雅降级

• Searcher 失败：剩余搜索结果继续流程（essential=False）。
• Extractor 提取失败：标记为"信息不足"，不阻断。
• Validator 矛盾：不丢弃，保留并标注，交由 Analyst 判断。

使用方法

对话触发

说"帮我调研XX"、"调查研究团队"、"多源调研"等触发词。参考 references/MECHANISMS.md 等机制文件了解29项高可靠机制。

CLI运行

python scripts/research_team.py --demo              # 模拟调研demo（默认离线）
python scripts/research_team.py --topic "AI芯片"   # 指定主题
python scripts/research_team.py --resume            # 断点续跑
python scripts/research_team.py --version           # 版本信息

生成安全检测报告

python scripts/research_team.py --security-report   # 输出 SkillHub 合规要点

教学 / 自改善接口

python scripts/research_team.py --teach-source "IDC" "https://www.idc.com/report"
python scripts/research_team.py --teach-rule "市值统一以人民币口径核对"
python scripts/research_team.py --teach-theme "供应链" "缺货"

可运行性步骤清单

Step 1 确认调研目标与统计口径

Step 2 多源并行搜索（Searcher×N，不同角度）

Step 3 信息提取（Extractor：事实/数据点/引用分离）

Step 4 交叉验证·竞争假设（Validator：矛盾标记+置信度）

Step 5 综合分析（Analyst：趋势/模式/因果/结论）

Step 6 生成研究报告（ReportWriter：引用+置信度+矛盾披露）

不适用 / 边界

• 不该用：实时股价/天气等需 API 的硬实时数据（本技能默认离线 mock，web 模式需接入搜索 API）。
• 不适用：纯创作/代码生成/翻译——那是别的技能的事。
• 不该用：把 --demo 的模拟结论当真实市场结论对外发布。

Rules（运行约束）

• 所有事实必须带来源 ID，报告全程可溯源。
• 矛盾数据不丢弃，保留并标注，交由 Analyst 判断。
• 来源校验拒收含明文敏感数据的不可信源。

自我改善与持续进化

每次运行自动把成败模式写入 state/experiences.md；用 --teach-* 教一次永久记住：新增可信来源、校验规则、分析主题词。学到的知识在 import 阶段即生效，越用调研越准、越贴合你的领域。详细机制见 references/SELF_IMPROVE.md。

Gotchas（踩坑清单）

1. 统计口径差异：不同来源"市场规模"定义不同，必须看单位与口径再比。
2. mock 非真实：--demo 用模拟数据，结论不能当真实市场结论。
3. web 模式未接 API：source=web 当前返回空，需先接入搜索 API。
4. 低置信度占比高：单来源事实要补更多独立来源再下结论。
5. 中文实体识别有限：罕见公司/产品名可能漏提取，建议 --teach-source 补来源。
6. 断点续跑依赖状态文件：--resume 需要 research_team_state.json 存在。

安全与脱敏声明

• 不收集、不上传、不存储用户敏感数据（手机/身份证/银行卡/APIKey 写入黑板前自动脱敏）。
• 最小权限；国内可离线运行；外部技能调用前经 SkillAuditor 审计。
• 安全：完整证据见 SECURITY_REPORT.md。