用 AI Agent 做中文深度研究

很多团队搜索 AI Agent 中文深度研究，真正想解决的问题不是翻译，而是覆盖。中文产品反馈、技术争论、政策解读、创始人观点和用户经验，常常不在英文优先的搜索结果里。AutoSearch 让 Agent 通过 MCP 直接访问 10+ 中文信息源，并把它们放进 40 渠道的深度研究系统。

为什么中文来源重要

英文索引通常只能看到被转载、被翻译或被二次总结的内容。对中国市场、中文开发者生态或本地产品反馈来说，这会留下很大的盲区。

AutoSearch 把知乎、微信公众号、小红书、微博、Bilibili 等中文渠道当成一等来源。Agent 可以直接请求这些来源，再和 GitHub、论文、文档、Reddit、Hacker News 等全球来源交叉检查。

按问题选择来源

不要把每个问题都丢给所有渠道。查看 渠道列表 后，根据任务选择来源。知乎适合长文解释和取舍。微信公众号适合行业文章和公司观点。小红书适合消费者语言。微博适合快速反应。Bilibili 适合视频型技术解释。

一个好的 prompt 会说明需要什么证据。例如：

收集小红书和微博上关于这个品类的中文用户抱怨，再和英文评论、官方文档做对比。

保持 MCP-native

按照 MCP 配置 接入 AutoSearch 后，Agent host 负责规划和总结，AutoSearch 负责检索和引用。这样检索能力不被绑定到某个 LLM 上。

这个边界对团队很实用。你可以更换 host 或模型，但保留同一套来源工作流。重要结论也更容易回看：用了哪些渠道、哪些主张来自哪里。

决策前验证

中文社交平台信息丰富，但也有噪声。要求 Agent 区分一手体验、专家解释、广告推广和重复转述。必要时用官方文档、GitHub、论文或英文社区交叉检查。

示例 里有适合复用的结构：来源表、主张分组、证据强度和开放问题。

开始使用

先看 安装，接入一个 host，然后运行一个你当前搜索流程回答不了的中文问题。真正的深度研究不是一次性总结，而是让 Agent 能看到真实讨论发生的地方，并把证据留给人检查。