# 深度研究 (/zh/use-cases/deep-research)
构建自动化研究代理，可搜索网页、抓取整页内容，并借助 LLM 整合研究发现。Firecrawl 负责发现来源并提取内容，因此你可以专注于分析，而不是解析 HTML。
这是当前推荐的深度研究工作流。它基于 Firecrawl Search 和 Scrape 构建。如果你正在维护旧版 v1 Deep Research API，请使用 [v1 Deep Research endpoint](/zh/api-reference/v1-endpoint/deep-research)，并计划迁移到基于 Search 的工作流。
## 从模板入手 [#从模板入手]
极速 AI 搜索，实时引用
基于 LangGraph 的深度研究代理，支持答案校验
可视化 AI 研究助手，用于全面分析
**从多个研究模板中进行选择。** 克隆仓库、配置你的 API 密钥，即可开始研究。
## 工作原理 [#工作原理]
构建强大的研究工具，将分散的网页数据转化为全面洞察。其核心模式是 **search → scrape → analyze → repeat** 循环：使用 Firecrawl 的 search API 发现相关来源，scrape 每个来源以获取完整内容，然后将结果输入 LLM，以综合分析结果并识别后续查询。
使用 `/search` 端点查找与你的研究主题相关的页面。
Python
Node.js
```python
from firecrawl import Firecrawl
firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR-API-KEY")
results = firecrawl.search(
"recent advances in quantum computing",
limit=5,
scrape_options={"formats": ["markdown", "links"]}
)
```
```js
import { Firecrawl } from 'firecrawl';
const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: "fc-YOUR-API-KEY" });
const results = await firecrawl.search(
'recent advances in quantum computing',
{ limit: 5, scrapeOptions: { formats: ['markdown', 'links'] } }
);
```
从每个结果中提取完整内容，以获取带引用的详细信息。
Python
Node.js
```python
for result in results:
doc = firecrawl.scrape(result["url"], formats=["markdown"])
# 将 doc 内容输入 LLM 进行分析
```
```js
for (const result of results) {
const doc = await firecrawl.scrape(result.url, { formats: ['markdown'] });
// 将 doc 内容输入 LLM 进行分析
}
```
使用 LLM 整合发现、识别缺口并生成后续查询。重复这一循环，直到你的研究问题得到完整解答。
## 为何研究人员选择 Firecrawl [#为何研究人员选择-firecrawl]
### 将研究从数周加速到数小时 [#将研究从数周加速到数小时]
构建自动化研究系统，跨全网发现、阅读并综合信息。打造可输出含完整引用的全面报告的工具，免去在数百个来源中手动检索。
### 确保研究完整性 [#确保研究完整性]
降低遗漏关键信息的风险。构建能够沿引文链追溯、发现相关来源，并揭示传统搜索方法常常忽略的洞见的系统。
## 研究工具功能 [#研究工具功能]
* **迭代式探索**：构建可自动发现相关主题与来源的工具
* **多源融合**：汇聚并整合来自数百个网站的信息
* **引用保真**：在研究成果中保留完整的来源标注
* **智能摘要**：提取用于分析的关键发现与洞见
* **趋势识别**：从多来源中识别跨站模式
## 常见问题 [#常见问题]
使用 Firecrawl 的 /crawl 和 /search 端点构建迭代式研究系统。以搜索结果为起点，从相关页面提取内容，跟进引用链接，并汇总结论。结合 LLM 生成结构化的综合研究报告。
可以。Firecrawl 能从开放获取的研究论文、学术网站和公开发布的科学文献中提取数据，并保留格式、引用与研究所需的技术内容。
Firecrawl 保留来源标注，并按网站原样提取内容。所有数据都包含来源 URL 和时间戳，确保研究用途的完整可追溯性。
可以。设置定时爬取以跟踪信息随时间的变化，非常适合监测趋势、政策变动或任何需要时间序列分析的研究。
我们的爬取基础设施可横向扩展，能同时处理成千上万的来源。无论是在分析整个行业还是跟踪全球趋势，Firecrawl 都能提供所需的数据管道。
## 相关用例 [#相关用例]
* [AI 平台](/zh/use-cases/ai-platforms) - 构建 AI 研究助手
* [内容生成](/zh/use-cases/content-generation) - 研究驱动的内容生成
* [竞争情报](/zh/use-cases/competitive-intelligence) - 市场研究