data-parallel-research（数据并行研究）

并行研究分派

你将研究任务分派给专门的代理，每个代理有独立的上下文。通过精确定义他们的研究范围和输出格式，确保他们聚焦在自己的课题上。他们不继承你的会话上下文——你精确构建他们需要的一切。这也保护了你自己的上下文用于协调工作。

当报告涉及多个独立课题时，逐个研究浪费时间。每个课题的调研是独立的，可以并行进行。

核心原则： 每个独立课题分派一个代理。让他们同时工作。

使用时机

多个课题需要调研？
  ├── 它们独立吗？
  │     ├── 否（相互关联）→ 单一代理统一调研
  │     └── 是 → 可以并行吗？
  │           ├── 是 → 并行分派
  │           └── 否（有共享依赖）→ 顺序执行

适用：

• 报告有 3+ 个独立章节需要调研
• 每个课题可以独立理解
• 课题之间没有信息依赖
• 需要加速信息收集

不适用：

• 课题之间有因果链（后面的课题依赖前面的结论）
• 需要全局视角才能理解
• 课题之间会互相影响

分派模式

1. 识别独立课题

按报告结构拆分：

• 章节 A：市场规模分析
• 章节 B：竞品对比
• 章节 C：技术趋势

每个课题独立——市场规模的研究不影响竞品对比。

2. 构建代理任务

每个代理获得：

• 明确范围： 一个课题
• 具体目标： 要回答什么问题
• 数据来源指引： 去哪里找信息
• 输出格式： 返回什么格式的结果
• 质量要求： 需要什么级别的验证

3. 并行分派

使用 Agent 工具同时启动多个代理，每个负责一个独立课题。

4. 整合审阅

代理返回结果后：

• 阅读每个代理的产出
• 检查发现之间有没有矛盾
• 交叉验证——不同代理发现的事实是否一致
• 整合为统一的报告内容

代理任务模板

好的代理任务是：

1. 聚焦 — 一个明确的课题
2. 自包含 — 理解任务所需的所有背景
3. 输出明确 — 明确告诉代理要返回什么

研究课题：[课题名]

背景：[报告的整体主题和这个课题的位置]

需要回答的问题：
1. [具体问题 1]
2. [具体问题 2]
3. [具体问题 3]

数据来源建议：
- [来源 1]
- [来源 2]

输出格式：
- 每个问题的答案附带数据来源
- 关键发现摘要（3-5 点）
- 数据置信度标注（高/中/低）
- 发现的矛盾或不确定性

约束：
- 聚焦在 [范围] 内
- 不要涉及 [排除范围]

常见错误

❌ 范围太大： "调研整个市场" — 代理会迷失 ✅ 具体： "调研中国 SaaS 市场 2024-2025 年规模和增速"

❌ 没有背景： "分析竞品" — 代理不知道谁是竞品 ✅ 有背景： 列出具体竞品名单和对比维度

❌ 输出模糊： "调研一下" — 不知道要返回什么 ✅ 输出明确： "返回每个竞品的定价、功能矩阵、市场份额"

整合要点

代理返回后：

1. 审阅每份产出 — 理解发现了什么
2. 交叉验证 — 不同代理的数据是否一致
3. 识别矛盾 — 有矛盾要追查原因
4. 补充调研 — 如果某个代理的产出不够，追加定向调研
5. 统一口径 — 确保术语、数据口径在整份报告中一致