核心用法
本技能为百度千帆平台提供的「深度研究（Deep Research）」Agent 对话接口，区别于单次问答的标准大模型调用，其设计目标是支撑多轮、长流程、需人工介入的复杂研究任务。典型工作流如下：
1. 初始化会话：首次调用可选择自动创建 conversation_id，或显式调用 ConversationCreate 接口预创建。
2. 文件上传与解析（可选）：若研究需基于外部文档，需依次调用 FileUpload → FileParseSumbit → FileParseQuery（轮询），支持 PDF/Word/Excel/PPT/图片/音频等格式，单文件最大 100 MB。
3. 深度对话循环：通过 DeepresearchConversation 进行 SSE 流式交互。Agent 会在关键节点（需求澄清、大纲确认）暂停并返回 interrupt_id，用户确认或修改后需携带该 ID 及结构化大纲继续下一轮。
4. 报告生成：最终按确认的大纲生成完整研究报告，支持 Lite（10 分钟内快速输出）与 Standard（深度优先，时长较长）两档质量策略。
显著优点
- 长程记忆与状态保持：
conversation_id+interrupt_id机制确保复杂任务可在多轮人工反馈中持续演化，避免上下文丢失。 - 结构化大纲可控：用户可在 Agent 生成的大纲基础上修改确认，实现「人机协同」的内容框架定制。
- 多模态文件支持：覆盖办公文档、表格、图片、音频，满足多元化研究素材输入需求。
- 流式 SSE 输出：适合实时展示推理进度，提升交互体验。
潜在缺点与局限性
- 流程复杂度高：涉及 4–5 个 API 的串联及轮询等待，集成成本显著高于普通 Chat Completion 接口。
- 状态管理负担重：开发者需自行维护
conversation_id、interrupt_id、task_id、file_id等多重状态，出错概率增加。 - 文件解析异步延迟：大文档解析需轮询等待，无 Webhook 回调机制，实时性受限。
- 生态锁定：深度绑定百度千帆平台，迁移成本较高。
适合人群
- 企业级知识管理、行业研究、投研分析等需深度报告生成的业务场景；
- 具备一定工程能力、可承担多接口编排与状态维护的开发团队；
- 对「人机回环」有强需求、愿意在关键节点引入人工审核的工作流设计者。
常规风险
- API Key 泄露：
BAIDU_API_KEY作为 Bearer Token 传输，需严格避免硬编码或日志泄露。 - 数据出境合规：文档上传至百度云服务，需评估敏感数据的合规处理要求。
- 长时任务中断：深度研究生成耗时较长，网络闪断或超时可能导致任务状态异常，需设计重试与续跑机制。
- SSE 连接稳定性：流式输出对网络稳定性要求高，弱网环境下可能出现截断或重连困难。