用 AI 写了一个属于自己的 AI Deep Search。

不断补充的例子(持续更新留档)

小米汽车全球汽车行业北极星指标对标及战略分析报告

中国信用卡消费市场综合分析报告(2015-2030)

微信R1搜索整合对内容生态的战略影响评估报告

背景

OpenAI 的 Deep Search 功能发布后，很多人打呼「一个月 200刀太值了」。

在比较了几个 Deep Search 产出的报告后，也参考了诸如 GPT-Research 等工具的工作思路后，发现这事儿似乎并不应该这么「昂贵」。

拍脑袋设计

设计很简单：

让 AI 自己想清楚研究主题，并生成一个研究计划。

然后执行这个计划，收集资料文献

然后整理和读取这些文献，生成报告

下图是 GPT Researcher 的设计

落地设计

落地会稍微复杂一点，因为要解决一些实际上的困难，如 Token 的限制，比如网上中文信息和英文信息质量差异等，比如各类不同 AI 模型的表现稍微不同。

于是增加了：

先把用户 Query 翻译成英文，以便所有信息来源使用英文世界的

因为无论是 AI 调用还是搜索都使用付费接口，所以过程数据需要持久化，以便「断点续传」，节约成本。

不同的场景使用不同的 AI，降低成本

材料需要先一次汇总和梳理，降低幻觉

最终输出的报告使用的语言用户可以指定

实现

95% 的代码由字节国际发布的 Trae AI Coding IDE 完成。

但需要自己设计模块，并按照模块，一块一块的用提示词指导，不可能一蹴而就。

看了一下历史，交互大概三十来次而已。

Trae 当前免费，使用 Sonnet 3.5，免费的就是无敌。

最终，AI 网关使用 OpenRouter 家的，因为需要 Gemini 的 2M 上下文能力。思考和编写使用 DeepSeek-R1，每次报告总成本大概 1.5 人民币左右。

搜索使用 Tavily，每月免费 1000 个 Token，每个报告平均需要 100 个 Token，折合人民币 5 元左右。

例子

中国银联业务深度量化分析报告

深度解析DeepSeekR1技术生态系统下的中国A股投资机遇

最后

鞠躬感谢 AI 时代。

还在整理和拓展代码，晚些才能开源出来（现在还在 IDE 里面跑）。

代码