📌 本文重點
- NVIDIA Deep Research Agent 是「會自己調研與寫報告」的 AI 實習生
- 能自動上網搜尋、整理來源並產出可追溯的研究報告
- 以「專案工作空間」形式運作，適合市場研究與技術選型等場景
用一句話講清楚：NVIDIA Deep Research Agent 就是「會自己上網查資料、存筆記、整理報告、附上引用來源」的 AI 實習生，比一般只能聊天的機器人，更接近一個真的研究助理。
專案連結（GitHub）：https://github.com/NVIDIA/GenerativeAIExamples/tree/main/agents/deep-research
核心功能：比一般聊天機器人多了什麼？
1. 會自己規劃調研流程，而不是只回一段答案
一般聊天機器人：
- 你問：「幫我看 2024 台灣電動車市場發展？」
- 它直接生成一段「看起來合理」的摘要，但可能沒查新資料，來源不明。
Deep Research Agent 的做法：
- 先把問題拆成子任務：市場規模、主要品牌、政策、關鍵數據…
- 逐步上網搜索，每一步都記錄查到的內容
- 整理成「研究筆記檔」，最後再寫成報告
💡 關鍵： Deep Research 不是只回一段答案，而是走完整「拆題 → 搜尋 → 做筆記 → 成稿」流程。
你可以做的事：
- 在 prompt 裡直接下達研究任務，例如：
- 「請做一份 5 頁的市場研究：主題是台灣 2024 電動車市場，列出主要品牌、市佔估計、最近一年重要新聞，最後整理成簡短建議。」
- 把它當「會自己查資料的實習生」，而不是問答機器人。
2. 自動搜尋 + 整理來源，幫你做「可追溯」的研究
Deep Research Agent 會：
- 主動呼叫搜尋工具（預設走網路 search API）
- 讀取多個網站內容，過濾重複與雜訊
- 把每條資訊連同來源網址存起來
- 最後在報告中附上清楚引用（像研究報告的 reference 區）
對比一般聊天機器人：
- 回答多半是「綜合模型訓練時學到的知識」，很難知道哪一段是最新、哪一段來自哪個來源。
💡 關鍵： 每個關鍵結論都對應具體網址，讓你可以抽查與追溯，而不是盲目信任模型輸出。
你可以做的事：
- 要求它在輸出中固定附上引用區，例如：
- 「請在每個關鍵結論後標注 [來源 1] [來源 2]，並在文末列出完整網址。」
- 用這些引用，手動抽查 1–2 個關鍵數據，確保內容可信。
延伸閱讀：NVIDIA 開源介紹文章（Towards AI）
https://pub.towardsai.net/nvidia-open-sourced-a-deep-research-agent-that-beat-openai-on-its-own-benchmarks-5339b3f547fb
3. 有「工作空間」的 Agent，而不是沒記憶的聊天框
很多非程式碼 Agent 做不好，很大原因是沒有穩定工作空間——這點在 Reddit 討論裡講得很清楚：non-coding agents should also live in file systems。
Deep Research Agent 的設計比較像一個「專案資料夾」：
- 每個研究任務會形成一組檔案：
- 原始搜尋結果
- 中途整理的筆記
- 最終報告
- Agent 可以反覆讀寫這些檔案，再繼續深化研究
💡 關鍵： 用「檔案與專案」當記憶體，讓 Agent 可以多輪迭代深化同一主題，而不是每次從零開始聊。
你可以做的事：
- 把每一個「問它的大問題」當成一個專案，例如：
project: EV-market-tw-2024project: crm-tools-comparison- 把產出的 Markdown 報告直接丟進你的筆記軟體（Obsidian、Notion）當專案檔案。
適合誰用？幾個實際場景
1. 市場研究 / 會前簡報
需求：你要開一場客戶會議，得先快速了解對方產業現況。
操作示例：
- 任務描述：
- 「客戶是做 B2B SaaS CRM 的，幫我整理 2022–2024 全球 B2B CRM 市場趨勢、主要玩家、常見商業模式，最後整理一句話電梯簡報 + 5 項我應該問的問題。」
- 把 Deep Research Agent 的報告：
- 直接 copy 成 PowerPoint 大綱
- 或貼到 Notion，當成會前 brief
2. 競品分析 / 工具選型
需求：你在選 CRM、客服系統、A/B test 平台。
操作示例：
- 任務描述：
- 「幫我比較 Intercom、Zendesk、Freshdesk 三個工具，重點看價格方案、支援語言、整合 API 能力，做成表格，最後給出 3 種不同規模公司（10 人、50 人、200 人）的建議。」
- 你要做的：
- 把輸出的表格貼進你團隊的提案文件
- 把引用網址交給實習生或同事做二次驗證
3. 技術選型調研
需求：你在選擇 LLM、RAG 架構或 MCP agent 框架要上線到產品（可參考這篇實戰文：https://pub.towardsai.net/i-shipped-a-rag-mcp-agent-to-production-five-things-broke-0f030ff6f3f9）。
操作示例：
- 任務描述：
- 「整理目前主流的 RAG + MCP agent 開源方案，要求列出：GitHub 星數、是否支援雲端 / 本地部署、常見踩坑與評估建議，重點對象是要上 production 的 SaaS 團隊。」
- 接著你可以：
- 用報告當作技術評估會議的初稿
- 在每個風險點上再請 Deep Research Agent 深挖，反覆迭代。
怎麼開始：從安裝到接上你的知識庫
1. 準備環境與 API Key
最低需求：
- Python
3.10+環境（本機或雲端都可） - 一張 NVIDIA GPU 會更順（但也可只用雲端 API）
- 至少一個可用的 LLM API Key，例如：
- NVIDIA NIM / NVIDIA API
- 或其他支援的雲端模型供應商
你要做的事：
- 申請 NVIDIA API 帳號（若使用他們的模型）：https://build.nvidia.com
- 拿到 API Key，寫入
.env或環境變數，例如：
bash
export NVIDIA_API_KEY="你的 key"
2. 安裝與在本機快速跑起來
以 GitHub 專案為主線：
git clone https://github.com/NVIDIA/GenerativeAIExamples.git
cd GenerativeAIExamples/agents/deep-research
# 建議開一個虛擬環境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows 用 .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
通常範例專案會提供一個 demo 指令（名稱可能略有變化，依 README 為準）：
python deep_research.py \
--query "請分析台灣 2024 電動車市場的主要趨勢與廠商" \
--output ./outputs/ev-market-tw-2024.md
你要做的事：
- 改掉
--query裡的內容，直接換成你現在真正在做的專案題目 - 執行後，到
outputs/夾裡打開 Markdown 報告
3. 在雲端（Colab / VS Code Remote）跑
如果你本機沒有 GPU 或懶得裝環境，可以：
- 找一份針對 NVIDIA Deep Research Agent 的 Colab notebook（通常社群會有人整理）
- 或在雲端 VM（如 AWS、GCP、Azure）裡跑上述安裝流程
你要做的事：
- 儲存好 notebook，當成你的「研究模板」
- 每次只改問題與輸出檔名，就能重複使用。
4. 串接到你的筆記 / 知識庫工作流
目標：建立一條「從問題 → 調研 → 報告」的固定管線。
最簡單做法：
- 輸出格式固定用 Markdown：
- 在啟動腳本中加入：
--format markdown（若有此選項） - 指定輸出資料夾對應到筆記工具：
- Obsidian：把
outputs/變成一個 vault 內的資料夾 - Notion：用 Notion API 定期把
outputs/*.md同步上去 - 在筆記裡建立「研究模版」：
- 標題：
{{專案名稱}} Deep Research 報告 - 區塊：背景、發現、數據表、風險、建議、來源連結
你可以立刻做的事：
- 為你接下來一週要決定的「一個重要選項」（例如要不要換 CRM）建一個專案資料夾
- 用 Deep Research Agent 生成第一版調研報告
- 用你自己的專業重新整理重點後，發給團隊當決策前閱讀材料。
小結：把它當「會查資料的實習生」，而不是魔法
使用 NVIDIA Deep Research Agent 的正確心態：
- 它擅長的是幫你大量收集與初步整理，節省你
60–80%搜集資料的時間 - 你仍然要：
- 選題、定義問題
- 抽查關鍵引用
- 把輸出整理成真正要對外發表的報告或簡報
💡 關鍵： 把 60–80% 搜資料的時間交給 Agent，你可以把精力放在判斷與決策上。
只要先從一個你本來就要做的調研開始，你很快就會感受到，把 AI 當實習生用，和「只是多一個聊天機器人」有多大差別。
🚀 你現在可以做的事
- 打開 GitHub 專案並依照 README 完成安裝，跑一次示範指令
- 挑一個你這週真的要做的決策議題，寫成
--query給 Deep Research Agent- 把產出的第一版報告整理進 Obsidian 或 Notion，當作團隊會議前閱讀材料
發佈留言