企业级自动化调研系统（DeepResearch · Dify）
基于 Dify 低代码 workflow 的自动调研系统：意图判断 → 主题拆解 → ReAct Agent 用 Tavily 迭代检索抽取带出处的证据 → DeepSeek/通义写成带脚注引用的 Markdown 报告。
复演 Dify Deep Research workflow：三路意图门、拆成子问题、ReAct Agent 逐子问题搜索抽取证据、稳定 sid 去重，最后输出带脚注引用的 Markdown 报告。
本地版本说明
预览复演真实 graph 的行为；不调真实 Dify/Tavily/LLM。真实 workflow 跑在 Dify 平台上，需要 DeepSeek、通义/Qwen、Tavily 的 API key。
运行 Deep Research 工作流
在示例主题上复演 Dify graph：意图门 → 拆解 → ReAct Agent 逐子问题搜索抽取证据 → 来源去重 → 带脚注引用的报告。
调研主题
当前主流的大模型对齐（alignment）方法有哪些？
Intent gate (DeepSeek)
Classify input: NeedMoreInfo / Decompose / Execute. Here → Execute.
Decompose (DeepSeek)
main_intent + key_dimensions + 2–3 subtopics with retriever-ready queries.
Research agent (ReAct)
Per subtopic: tavily_search → tavily_extract → {claim, quote, confidence}.
Accumulate (code)
URL→sid dedup, merge findings, append history.
Report (Qwen3-max)
Markdown report with [^sid] footnote citations.
执行日志
运行工作流，看 Dify graph 逐阶段执行。
子问题与证据
建议体验
运行 workflow，跟着 Dify graph 走：意图门 → 拆解 → 检索 → 累计 → 报告。
看 ReAct agent 用 Tavily 搜索+抽取，给每个子问题产出 {claim, quote, confidence}。
观察 URL→sid 去重（一个来源跨子问题复用）和带脚注引用的报告。
这个试玩能说明什么
你能设计复杂 Dify workflow：分支意图控制、迭代、代码节点、多模型路由。
你重视证据纪律：claim+quote+confidence、稳定 sid、脚注引用。
你知道何时低代码是对的工具，也能诚实说明价值在编排而非代码。
平台
Dify advanced-chat workflow · DeepSeek + Qwen3-max · Tavily
工作流
意图门 → 拆解 → ReAct 检索 → 去重 → 带引用报告
最强信号
低代码里的证据优先 agent 工作流设计