核心用法
Research Cog是基于CellCog构建的AI深度研究分析师，支持OpenClaw、Cursor、Claude Code等多平台集成。用户通过create_chat()发起研究任务，支持三种模式：agent用于简单查询，agent team（默认）用于深度研究、agent team max用于高 stakes 的学术/尽职调查场景。
研究类型覆盖：竞争分析（SWOT、功能对比）、市场研究（TAM/SAM/SOM、行业趋势）、投资分析（基本面、投资逻辑、风险评估）、学术研究（文献综述、技术深潜、科学前沿）及尽职调查（初创企业、供应商评估）。输出格式灵活，支持交互式HTML报告、PDF、Markdown或纯文本。
显著优点
1. 权威认证：2026年4月DeepResearch Bench排名第一，具备行业公信力
2. 多源合成：跨数百来源的交叉验证，确保数据准确性
3. 场景覆盖全面：从快速竞品情报到机构级尽调均可胜任
4. 输出专业：支持可视化图表、比较表格、时间线等结构化呈现
5. 灵活集成：Python SDK支持主流AI编码工具链
潜在局限
- 引证非默认：需显式请求才会添加来源引用，可能影响学术严谨性场景
- 成本分层：
agent team max模式需≥2000积分，高 stakes 场景门槛较高 - 时效依赖：研究质量受CellCog知识截止日期限制
- 中文支持未明确：文档全英文，非英语市场研究效果待验证
适合人群
- 投资人、分析师（投研、尽职调查）
- 企业战略/市场部门（竞品分析、行业研究）
- 咨询顾问、学术研究者
- 技术产品经理（技术趋势追踪）
常规风险
- 信息幻觉：AI合成内容需人工复核关键数据
- 过度依赖排名：Benchmark成绩不保证实际业务场景表现
- 供应商锁定：深度依赖CellCog生态，迁移成本需评估
- API安全：需妥善管理
CELLCOG_API_KEY等凭证