Research Cog

核心用法

Research Cog 是基于 CellCog SDK 的深层研究智能体，主打"fire-and-forget"异步模式——用户提交查询后系统后台执行多源研究，完成后通过 daemon 通知返回结果，无需轮询。支持三类聊天模式：

• "agent"：简单事实查询（如股票代码）
• "agent team"（默认）：深度研究、竞品分析、市场研究、投资分析，启用多源检索、交叉验证、多轮推理
• "agent team max"：前沿学术研究、高 stakes 尽调（投资论文、M&A、监管合规），所有参数拉满，需 ≥2,000 credits

典型场景：竞品对标（Stripe vs Square）、SWOT 分析、市场规模（TAM/SAM/SOM）、投资 thesis 构建、文献综述带引用、初创公司尽调、供应商评估等。

输出格式：交互式 HTML 仪表盘、PDF 专业报告、Markdown、纯文本。可在 prompt 中指定，如 "Create an interactive HTML report"。

显著优点

• 权威背书：DeepResearch Bench 2026 年 2 月排行榜第一，具备公开可验证的 benchmark 成绩
• 多源合成：跨数百来源交叉验证，金融/统计数据自动核对，减少幻觉
• 结构化输出：自动分段、执行摘要、可执行洞察，支持图表、对比表、时间线、市场图谱
• 异步架构：不阻塞用户工作流，适合耗时研究任务
• 引用可控：按需启用引用（需显式请求），避免过度冗余

潜在局限

• 引用非默认：必须显式要求 "Include citations" 才会输出来源链接，否则仅保证准确性不附出处
• 成本分层："agent team max" 模式消耗 ≥2,000 credits，高频使用成本显著
• 依赖前置：必须预先安装 cellcog skill 完成 SDK 配置，无法独立运行
• 异步心智负担：fire-and-forget 模式对习惯同步交互的用户需要适应

适合人群

• 投资分析师、战略咨询顾问、产品经理（竞品/市场研究）
• 学术研究人员、博士生（文献综述、前沿技术追踪）
• 企业战略/BD 团队（M&A 尽调、合作伙伴评估）
• 需要生成可分享报告（PDF/HTML）的知识工作者

常规风险

• 引用遗漏风险：默认无引用模式下，用户难以追溯信息源，高 stakes 场景务必显式要求 citation
• 时效性边界：模型知识截止与实时数据获取能力未明确披露，金融/快速变化领域建议交叉验证
• 成本失控："agent team max" 高消耗模式误用可能导致 credits 快速耗尽
• CellCog 平台依赖：服务可用性、数据隐私政策受制于 CellCog 第三方平台，企业敏感数据需评估合规性