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  • 把 NVIDIA Deep Research 當實習生用

    把 NVIDIA Deep Research 當實習生用

    📌 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：

    1. 先把問題拆成子任務：市場規模、主要品牌、政策、關鍵數據…
    2. 逐步上網搜索，每一步都記錄查到的內容
    3. 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-2024
    • project: 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：

    1. 申請 NVIDIA API 帳號（若使用他們的模型）：https://build.nvidia.com
    2. 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：

    1. 輸出格式固定用 Markdown：
    2. 在啟動腳本中加入：--format markdown（若有此選項）
    3. 指定輸出資料夾對應到筆記工具：
    4. Obsidian：把 outputs/ 變成一個 vault 內的資料夾
    5. Notion：用 Notion API 定期把 outputs/*.md 同步上去
    6. 在筆記裡建立「研究模版」：
    7. 標題：{{專案名稱}} Deep Research 報告
    8. 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