Research Report Automation: AI Full Pipeline

# [研究主题]



## 摘要

[200字左右的概述]



## 1. 引言

### 1.1 研究背景

### 1.2 研究目的

### 1.3 研究方法



## 2. [主要发现1]

### 2.1 [子主题]

### 2.2 [数据/证据]



## 3. [主要发现2]

### 3.1 [子主题]

### 3.2 [数据/证据]



## 4. [分析与讨论]

### 4.1 [趋势分析]

### 4.2 [对比分析]

### 4.3 [风险与机会]



## 5. 结论与建议

### 5.1 主要结论

### 5.2 行动建议



## 参考文献

1. [来源1]

2. [来源2]

# report/understand.py

async def understand_query(llm, query: str) -> dict:

    """理解研究问题"""

    prompt = f"""分析以下研究问题：



问题：{query}



请回答：

1. 核心主题是什么？

2. 需要研究哪些方面？

3. 目标读者是谁？

4. 预期的报告深度？



返回JSON格式。"""



    response = await llm.ainvoke(prompt)

    return json.loads(response)

# report/planning.py

async def create_research_plan(llm, understanding: dict) -> list:

    """创建研究计划"""

    prompt = f"""基于以下理解，创建研究计划：



主题：{understanding['topic']}

研究方面：{understanding['aspects']}

报告深度：{understanding['depth']}



请创建3-5个研究子任务，每个任务包括：

1. 任务类型（search/analysis）

2. 任务描述

3. 搜索关键词（如果是搜索任务）



返回JSON格式。"""



    response = await llm.ainvoke(prompt)

    return json.loads(response)["tasks"]

# research/executor.py

async def execute_research(search_agent, analysis_agent, tasks: list) -> dict:

    """执行研究任务"""

    results = {

        "search_results": [],

        "analysis_results": []

    }



    # 并行执行搜索任务

    search_tasks = [t for t in tasks if t["type"] == "search"]

    search_results = await asyncio.gather(

        *[search_agent.search(t) for t in search_tasks]

    )

    results["search_results"] = search_results



    # 执行分析任务

    analysis_tasks = [t for t in tasks if t["type"] == "analysis"]

    for task in analysis_tasks:

        analysis = await analysis_agent.analyze(search_results, task)

        results["analysis_results"].append(analysis)



    return results

# report/generator.py

async def generate_report(llm, query: str, research_results: dict) -> str:

    """生成研究报告"""



    # 1. 规划报告结构

    structure = await plan_report_structure(llm, query)



    # 2. 生成摘要

    summary = await generate_summary(llm, query, research_results)



    # 3. 生成各章节

    sections = []

    for section in structure["sections"]:

        content = await generate_section(llm, section, research_results)

        sections.append(f"## {section['title']}\n\n{content}")



    # 4. 生成结论

    conclusion = await generate_conclusion(llm, query, research_results)



    # 5. 提取参考文献

    references = extract_references(research_results)



    # 6. 组装报告

    report = f"""# {query}



## 摘要

{summary}



{chr(10).join(sections)}



## 结论与建议

{conclusion}



## 参考文献

{format_references(references)}

"""



    return report

STRUCTURE_PROMPT = """你是一个研究报告结构专家。请为以下主题规划报告结构：



主题：{topic}



要求：

1. 包含5-7个主要章节

2. 每个章节有2-3个子章节

3. 结构逻辑清晰，层层递进

4. 包含引言、正文、结论



返回JSON格式的结构。"""

SECTION_PROMPT = """请撰写研究报告的以下章节：



章节标题：{title}

章节主题：{topic}

相关内容：

{context}



要求：

1. 字数500-800字

2. 内容详实，有数据支撑

3. 逻辑清晰，论证有力

4. 使用Markdown格式

5. 引用来源用[1][2]标注"""

SUMMARY_PROMPT = """请为以下研究报告生成摘要：



研究主题：{topic}

主要发现：

{findings}



要求：

1. 字数150-200字

2. 概述研究背景、方法、主要发现和结论

3. 语言简洁明了"""

def extract_references(research_results: dict) -> list:

    """提取参考文献"""

    references = []



    for result in research_results["search_results"]:

        for source in result.sources:

            references.append({

                "title": source.title,

                "url": source.url,

                "accessed": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

            })



    # 去重

    seen = set()

    unique_refs = []

    for ref in references:

        if ref["url"] not in seen:

            seen.add(ref["url"])

            unique_refs.append(ref)



    return unique_refs

def format_references(references: list) -> str:

    """格式化参考文献"""

    formatted = []

    for i, ref in enumerate(references, 1):

        formatted.append(f"{i}. [{ref['title']}]({ref['url']})")

    return "\n".join(formatted)

class ReportQuality:

    """报告质量评估"""



    async def evaluate(self, llm, report: str) -> dict:

        """评估报告质量"""

        prompt = f"""请评估以下研究报告的质量：



{report}



评估维度（1-10分）：

1. 完整性：是否涵盖了主题的各个方面

2. 准确性：信息是否准确，来源是否可靠

3. 逻辑性：结构是否清晰，论证是否有力

4. 可读性：语言是否流畅，格式是否规范

5. 价值性：是否有实际的参考价值



返回JSON格式的评估结果。"""



        response = await llm.ainvoke(prompt)

        return json.loads(response)

# report_system.py

class ReportGenerator:

    """报告生成系统"""



    def __init__(self):

        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")

        self.search_agent = SearchAgent()

        self.analysis_agent = AnalysisAgent()

        self.quality_checker = ReportQuality()



    async def generate(self, query: str, depth: str = "standard") -> dict:

        """生成研究报告"""

        print(f"📝 开始生成报告: {query}")



        # 1. 理解问题

        print("   理解问题...")

        understanding = await understand_query(self.llm, query)



        # 2. 创建研究计划

        print("   创建研究计划...")

        plan = await create_research_plan(self.llm, understanding)



        # 3. 执行研究

        print("   执行研究...")

        research_results = await execute_research(

            self.search_agent, self.analysis_agent, plan

        )



        # 4. 生成报告

        print("   生成报告...")

        report = await generate_report(self.llm, query, research_results)



        # 5. 质量评估

        print("   评估质量...")

        quality = await self.quality_checker.evaluate(self.llm, report)



        # 6. 如果质量不达标，重新生成

        if quality["overall"] < 7:

            print("   质量不达标，重新生成...")

            report = await generate_report(self.llm, query, research_results)

            quality = await self.quality_checker.evaluate(self.llm, report)



        print("✅ 报告生成完成！")



        return {

            "report": report,

            "quality": quality,

            "sources": len(research_results["search_results"])

        }

generator = ReportGenerator()



result = await generator.generate("分析2024年AI Agent市场竞争格局")



print(result["report"])

print(f"质量评分: {result['quality']}")

print(f"参考来源: {result['sources']} 个")

📝 开始生成报告: 分析2024年AI Agent市场竞争格局

   理解问题...

   创建研究计划...

   执行研究...

   生成报告...

   评估质量...

✅ 报告生成完成！



# 2024年AI Agent市场竞争格局分析



## 摘要

2024年，AI Agent市场呈现爆发式增长。本报告通过分析市场数据、

技术趋势和竞争格局，揭示了当前市场的主要特征和发展方向...



## 1. 引言

### 1.1 研究背景

随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，AI Agent成为2024年最

热门的技术方向之一...



### 1.2 研究目的

本报告旨在全面分析AI Agent市场的竞争格局，为相关企业和投资者

提供决策参考...



## 2. 市场现状

### 2.1 市场规模

据Gartner预测，全球AI Agent市场规模将在2024年达到...



### 2.2 主要玩家

| 公司 | 产品 | 特点 |

|------|------|------|

| OpenAI | ChatGPT + Function Calling | 最早实现工具调用 |

| Anthropic | Claude + Tool Use | 安全性领先 |

| Google | Gemini + Extensions | 生态整合 |



## 3. 技术趋势

### 3.1 多Agent协作

多Agent系统成为主流架构，AutoGen、CrewAI等框架快速发展...



### 3.2 工具调用标准化

OpenAI Function Calling成为事实标准，各厂商纷纷兼容...



## 4. 竞争格局分析

### 4.1 技术壁垒

Agent技术的核心壁垒在于：模型能力、工具生态、安全机制...



### 4.2 生态竞争

各厂商围绕Agent构建生态系统，争夺开发者...



## 5. 结论与建议

### 5.1 主要结论

1. AI Agent市场处于快速增长期

2. 多Agent协作是未来趋势

3. 安全性成为竞争关键



### 5.2 行动建议

1. 关注多Agent技术发展

2. 投资安全技术

3. 构建工具生态



## 参考文献

1. [Gartner AI Agent市场报告](https://example.com)

2. [OpenAI Function Calling文档](https://platform.openai.com)

...



质量评分: {'completeness': 9, 'accuracy': 8, 'logic': 9, 'readability': 9, 'value': 8, 'overall': 8.6}

参考来源: 8 个

async def generate_sections_parallel(llm, sections, research_results):

    """并行生成各章节"""

    tasks = [

        generate_section(llm, section, research_results)

        for section in sections

    ]

    return await asyncio.gather(*tasks)

async def update_report(llm, existing_report, new_info):

    """增量更新报告"""

    # 识别需要更新的部分

    sections_to_update = await identify_outdated(llm, existing_report)



    # 只更新过时的部分

    for section in sections_to_update:

        new_content = await generate_section(llm, section, new_info)

        existing_report = replace_section(existing_report, section, new_content)



    return existing_report

async def translate_report(llm, report, target_language):

    """翻译报告"""

    prompt = f"""将以下报告翻译为{target_language}：



{report}



要求：

1. 保持专业术语准确

2. 保持Markdown格式

3. 语言自然流畅"""



    return await llm.ainvoke(prompt)