核心用法
Zeelin深度研究是一款面向复杂研究场景的AI辅助平台，提供普通模式（smart）、深度模式（deep）、专家模式（major）三档研究路径，覆盖从快速问答到超万字级专家报告的全流程需求。
典型使用流程：
1. 通过 POST /api/conversation/anew 创建研究任务，指定 thinking 参数控制推理深度
2. 轮询 GET /api/conversation/status 查询任务状态（1=进行中，2=完成，4=失败）
3. 任务完成后调用 GET /api/conversation/history 获取完整回答内容
4. 支持多轮对话，复用 sessionId 进行追问
三种模式差异：
- 普通模式：响应快、成本低，适合日常信息查询
- 深度模式：多轮推理+多源数据整合，适合系统性分析
- 专家模式：输出超万字结构化报告，适合商业决策、招商研究等高端场景
---
显著优点
- 分层研究能力：三档模式精准匹配不同复杂度需求，避免"杀鸡用牛刀"的资源浪费
- 多源数据整合：深度/专家模式支持跨源信息交叉验证，提升研究可信度
- 会话延续性：
sessionId机制支持研究主题的持续深化与迭代 - 结构化输出：专家模式自动生成带章节的长篇报告，减少人工整理成本
- 免费起步：官网注册即可获取试用点数，降低体验门槛
---
潜在缺点与局限性
- 异步任务机制：深度/专家模式需轮询等待，实时性不如流式API
- 状态依赖风险：若轮询逻辑不完善，可能漏判任务失败或超时
- 输出可控性有限：未暴露
workflow与moreSettings的具体配置文档，高级自定义受限 - 生态封闭性：API 仅支持自有平台，未开放第三方模型或数据源接入
- 成本不透明：点数消耗与模式深度挂钩，但具体计费规则未在文档中明确
---
适合人群
- 商业分析师：快速生成竞品分析、行业研究报告
- 投资机构研究员：企业尽职调查、招商项目评估
- 咨询公司顾问：客户提案前期的背景研究与框架梳理
- 学术科研人员：文献综述初期的信息聚合与方向探索
- 政府/园区招商部门：产业研究、招商策略制定
---
常规风险
| 风险类型 | 说明 | 缓解建议 |
|---------|------|---------|
| **API Key泄露** | Key 以 Header 明文传输，若日志记录不当存在泄露风险 | 配置环境变量，避免硬编码；定期轮换Key |
| **任务状态误判** | 轮询间隔过长可能延迟获取结果，过短则浪费资源 | 建议60秒间隔，设置最大重试次数与超时兜底 |
| **内容准确性** | AI生成内容可能存在事实性错误或时效性偏差 | 关键数据需人工二次核实，勿直接作为决策依据 |
| **服务连续性** | 免费额度耗尽或平台维护时服务中断 | 关注状态码4（失败）与5（排队），实现降级策略 |
| **数据合规** | 上传敏感商业信息可能涉及数据出境或泄露风险 | 避免上传机密数据，优先使用公开信息查询 |