作者 ｜ summer
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沒有人喜歡做PPT式匯報，但大概沒有人會拒絕AI向你做匯報。

最近，AI搜索Agent「心流AI助手」新上線的【高級研究模式】就試圖做這件事。用戶輸入一個研究需求后，AI就能自動進行任務拆解、多輪信息搜索與整合，并最終分析整理成一個詳實的網頁式報告。例如在做奶茶投資研究時，AI會自動搜集不同品牌的各項費用，并直接生成表格進行橫向對比。

在這個模式下，用戶獲得的不再是零散的文本段落，而是一個系統化的報告。其中許多資料的組織方式和圖表，例如基于七維要素來評估選址，是個人在短時間內很難想到和做到的。

事實上，不止是「心流AI助手」，許多前沿的AI搜索應用都在探索相似的路徑。例如前不久Perplexity 推出的Lab付費功能，AI給到用戶的不再是單一的文本答案，而是含有列表和圖片、卡片等形式的多模態文本。

這種可視化的呈現，背后也代表著AI對復雜問題探索的一種趨勢演進：從最初的“找鏈接”，到后來的“找答案”，再到如今的“找洞察”，不斷降低用戶處理復雜信息的認知負荷。

在這個過程中，AI也正在從一個單純的“搜索工具”，向一個能并肩工作的“研究伙伴”轉變。

目前，「心流AI助手」的“高級研究模式”正處于限時免費的公測階段，無需邀請碼。因此我們也直接上手實測了一番，看看它究竟是如何工作的，你也可以戳這里https://iflow.cn/和我們一起測試。

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高級研究模式實測：一份高可信度的行業報告如何誕生？

在測試前，我們需要明確的是，「心流AI」是一個以研究調研這一垂直場景為基礎的Agent，可以根據用戶的一句話指令，自主地規劃和完成任務，更注重知識思考和推理的環節，與側重于行動的點咖啡、寫代碼等Agent不同。

在該模式下，我輸入了一段非常詳盡的“防曬產品市場調研”指令，測試其對復雜需求的理解與執行能力：

“我是一位專業的小紅書博主，需要為‘油皮’粉絲做一期防曬選品。請輸出一份全面、綜合的報告。首先，搜索市面上的熱門產品；然后，針對不同類型的油皮用戶（如需要持妝的大油皮、易悶痘的油痘肌）和不同使用場景（如日常通勤、戶外高強度日曬），進行分類推薦；推薦必須給出基于事實（如成分、技術、權威測評）的原因以確保可信度；最后，綜合考量價格、品牌、致敏性等因素。請優化并執行這個方案。”

任務開始后，心流的界面呈現出一個結構化的布局，清晰地展示了AI的思考路徑。

頂部是“行動規劃”區域。AI將用戶的自然語言需求，拆解為多步驟的行動，不僅響應了用戶的各項指令要求，更對指令進行了推理和進一步擴充，思考路徑與人類似：通過拆分關鍵主體（產品、用戶類型），建立評判標準，最終得出結論。

不過，復雜的用戶提示詞并非必需，我又嘗試了更簡短的提示詞，例如“調研北京奶茶實體店經營情況，給出加盟投資建議，盡可能詳盡”，心流仍然能夠生成非常全面細致的行動規劃。

要知道，現實生活中很多個體加盟商的投資決策都沒有這么細致，甚至和心流比起來，算得上是“拍腦袋決定”。

緊接著，心流AI開始基于行動規劃干活了，下方劃分為左右兩欄，左側是“行動路線”，展開每一步探索；右側是“云電腦”，實時顯示AI的具體操作結果。

從左側頁面中，我們可以看到心流進行了多輪搜索，并且會階段性地生成總結文件。

在防曬調研這個任務下，心流先搜集熱門產品，針對每一個產品如“安熱沙金瓶”或“蘭蔻小白瓶”，查找具體的配方成分，以及屬于物理防曬還是化學防曬，再從專業的角度，結合“”成分安全性”“、“膚感”、“是否脫妝”、“價格維度”等信息，形成一個個詳盡的產品總結文檔。

最終，有哪些熱門產品，具體的防曬效果如何，適用于戶外、水下還是室內場景，成分有哪些，是否適用于所有膚質，是否有致痘、致敏風險，價格貴不貴，心流AI都全方位考慮到了。

到這一步，AI幾乎已經做完了全維度的分析和研究，可以輸出結果了。

但是，心流的行動還沒結束。

下一步，基于這些文本信息，心流進行了更深一步地理解，最終交付了一份高度可視化、結構化的HTML格式研究報告。

從輸出結果來看，它體現了兩個核心價值。

首先，是準確性與可信度。作為一個自主的AI研究工具，其生成內容的來源均可追溯。報告中提供了參考文獻和來源鏈接，防曬研究案例中參考文獻高達115個，用戶可以隨時點擊查證，極大地降低了對AI生成內容真實性的疑慮。

其次，是可視化的洞察力。報告中大量的圖表，區別于單純的文本堆砌，它提供了一種更高維度的抽象思考，非常適合對多個類別、多種情況的問題進行整體性調查。

如果說，傳統搜索下，用戶獲得的是零散的“信息”，需要自己閱讀、理解、整理成有序的“資料”，再進一步內化為成體系的“知識”；那么新一代的AI搜索，則深度介入了后兩個階段，更直接地參與到用戶的認知形成過程中。

看了這份報告，我好像也能理解為什么匯報PPT對領導們而言那么重要了。有時候，300個字的分析，比不上一個圖表更能讓人理解和記憶。并且多模態的結果形式，也更方便用戶傳播和分享，說不定下次再做匯報，就可以直接拿著這個AI報告出場了。

此外，除了注重可視化細節的html模式，你還可以將生成結果一鍵切換為「腦圖」模式，就能看到更清晰的思考結構，跳出逐字閱讀的局限，直接審視AI報告背后的邏輯骨架。

不過，在測試的過程中，我也遇到了一些問題，例如生成的精美結果只有html格式，缺少PDF等格式。另外，只有AI全自動一種模式，用戶對單個AI步驟過程的修改，還在開發中，這也意味著我無法干預AI，如果某一步不符合需求，只能推倒重來。

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不做縫合怪，Agent如何讓信息轉化成知識

將「心流AI助手」僅僅看作一個會自動生成報告的工具，著實低估了它及背后所代表的趨勢。真正令人印象深刻的，是它如何將一個模糊的需求，通過自主規劃、多輪探索、分析整合，最終構建成一個有邏輯、有骨架、有血肉的知識體系的全過程。

我們都曾有過這樣的體驗：向AI提出一個復雜問題，比如“分析新能源汽車出海的機遇與挑戰”，然后得到一篇看似全面、實則拼湊的答案。它可能引用了最新的新聞，也列出了一些報告的觀點，像一件針腳細密的“信息縫合品”，乍看之下很美，但你很難順著它的線索，內化為自己的知識。

這背后，是AI正在解決一個全新的時代痛點：從過去的“信息不對稱”，走向如今的“認知過載”。

傳統搜索引擎解決了“找不到”的問題，而AI則讓我們瞬間被海量信息淹沒。如今，即使我們面對的是一個由AI整理好的、看似完美的答案集合，但我們的大腦依然需要花費巨大精力去消化、驗證、組織、并最終形成自己的觀點。

于是，AI搜索類產品正在不斷迭代，第一階段的聯網問答解決了“離線”痛點；第二階段以Perplexity為代表的答案聚合產品，大大縮短了用戶信息搜集和整理的費力程度，并通過答案溯源獲取用戶信任。

而現在，“Agent模式”正在興起。在更強的自主規劃和推理以及多輪迭代能力之上，它們真正的價值不在于“提供更多信息”，而在于“管理信息復雜度”，例如心流通過結構化、可視化的方式，對信息進行了“認知加工”，幫助用戶節省了從原始信息到結構化知識的轉換成本。

這種對信息的重組與呈現，在心流的其他功能中也有體現。它支持的學術搜索、生成播客、一鍵轉為腦圖和PPT等多種模式，并非孤立的功能疊加，而是共同指向一個目標：打通從信息獲取到知識內化與傳播的全流程。

從行業變化來看，隨著模型能力的提升，Agent的自主性和準確性也會跟著不斷提升，但對于AI研究類產品而言，真正的考驗才剛剛開始。

在搜索廣、篩得準、整合得清晰、理解得到位、生成得易讀這一系列的復雜鏈式需求下，產品的打磨難度也拔高了: 如何設計交互邏輯？如何平衡效率與成本？如何保證復雜任務的穩定運行？

這些細節共同決定了產品真正的用戶體驗，它們不僅僅是技術問題，也是需求洞察和工程能力的體現。

例如，我們在測試心流的過程中發現，除了一次網絡連接問題以外，其余十個測試任務，都在20到40分鐘內完成，沒有出現崩潰或者停滯的狀態。

這一點的意義，遠不止于“產品可用性”這么簡單。對于一個自動化、端到端為主的Agent，穩定性是構建一切價值的基石。畢竟，即使在成功運行了99步，第100步才出現問題，對用戶而言，此次的任務也是徹底的失敗。

這種對穩定性的追求，恰恰源于我們對Agent角色的期望變了。當一個AI任務的時長從3秒延長到30分鐘，它就不再是一次簡單的“查詢”，而是一段用戶投入了真實時間和精力的“工作流”。此刻，穩定性便不再是單純的技術指標，而是構建用戶信任的唯一基石。

只有站在“穩定可靠”這塊基石之上，我們才能去奢談更有價值的目標：在AI時代，基于可靠的信息，構建起我們獨特且融會貫通的“知識框架”。

點個愛心，再走 吧