调研任务 2 小时变 20 分钟OpenFang Researcher Hand 实操手记【免费下载链接】openfangOpen-source Agent Operating System项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openfang上周接了个竞品分析翻遍十几家厂商官网、论坛和财报光是把散料攒齐就耗掉整个下午结论还得自己拼。OpenFang 里的 Researcher Hand 就是冲着这类深度调研报告场景做的一个内置的调研型 Hand给它一个问题它自动完成搜索、抓取、交叉验证最后产出一份带来源和置信度标注的结构化报告。一句话定位OpenFang 是一个开源的 Agent Operating System核心思路是把能干活的智能体封装成 Hand——你只管下达任务它在后台替你跑。Researcher Hand 解决的问题很具体把收集资料 → 筛选信源 → 核对事实 → 写报告这条人工链路自动化。定义文件在 crates/openfang-hands/bundled/researcher/激活后它就是一个独立实例跑完后报告落盘你随时可以回来查看进度。核心机制它到底怎么做研究先拆问题再定搜法收到问题后它不会直接开搜。系统提示词里第一步是把问题归类——事实型、对比型、归因型、预测型、How-to 还是综述型——然后拆出 2~5 个子问题。每个子问题会生成 3~5 组不同措辞的查询直问、权威站限定site:arxiv.org、对比、时效带年份、数据类。这一步决定了后面能捞到多少有效信源。CRAAP 五维过滤信源抓回来的内容不是来者不拒。每个来源按 CRAAP 框架打分时效性Currency、相关性Relevance、权威性Authority、准确性Accuracy、目的Purpose最终落到 A 到 F 五档。官方文档和一手数据通常是 A营销稿和商业软文基本进不了报告。报告末尾的 Sources 列表会保留这个质量评级你可以直接判断哪些结论值得采信。交叉验证 置信度标记开启source_verification后每条关键结论至少要两个独立来源支撑只出现在单一来源的说法会被标成 single-source。各来源互相矛盾时报告会同时摆出两边论据不强行下结论。最终每条关键声明带上标记Verified3 个以上权威来源、Likely、Unverified 或 Disputed。整份报告再给一个 high / medium / low 的总体置信度。这套流程走完输出结构是固定的执行摘要、按子问题展开的 Findings、关键数据表格含来源和置信度、矛盾与未解问题、完整来源列表。报告文件名形如research_[sanitized_question]_YYYY-MM-DD.md自动写入工作目录。主线案例给换热器换材料做成本调研场景换成制造业。你是设备工程师领导问你海水换热器从 316L 不锈钢换双相钢划不划算激活 Hand 后直接输入调研双相钢 2205 替代 316L 不锈钢用于海水换热器的成本差异、耐腐蚀性能提升幅度以及至少两个已落地的工业案例它把问题拆成性能对比 / 成本对比 / 落地案例三条线分别搜索并抓取厂商技术白皮书、行业报告和工程博客。大约二十分钟后research_前缀的 markdown 文件出现在输出目录里Executive Summary两到三段落直接回答划不划算给出更换后预期寿命和全生命周期成本结论Findings按子问题分节每节带内联引用性能数据引用了厂商测试报告成本部分区分了出厂价和加工后总价Key Data Points 表格Metric / Value / Source / Confidence 四列2205 与 316L 的价格比、腐蚀速率对比都标了来源Confidence: medium理由写得很清楚——公开可查的一手成本数据有限部分单价来自二手渠道对比自己手工做同样质量的信源筛选至少省掉大半天的翻网页时间。进阶调优三个值得动的旋钮Hand 实例激活时有一组 settings用openfang hand config researcher --set KEYVALUE就能改。research_depthquick5~10 个来源单轮、thorough20~30 个交叉引用、exhaustive50 来源、多轮、带事实核查。默认 thorough。给领导看的正式报告直接调 exhaustive代价是 token 消耗和等待时间翻几倍日常查证 quick 足够。output_stylebrief / detailed / academic / executive 四档模板。给管理层汇报切 executive会输出 Bottom Line 建议 风险因素要写进论文附录就切 academic引用自动转 APA 格式。max_llm_tokens_per_houragent 配置里默认 150000。deep research 是长调用跑 exhaustive 深度时容易撞限把配额调到 30 万以上可以避免中途被掐断等结果时体验更顺。高频踩坑与应对Q搜索没结果或者结果质量差检查[web]的search_provider。auto模式按 Tavily → Brave → Perplexity → Searxng → DuckDuckGo 的顺序级联一个 key 都没配时会落到 DuckDuckGo质量一般。配一个BRAVE_API_KEY或TAVILY_API_KEY环境变量后体验会有明显提升配置样例见 openfang.toml.example。Q跑到一半显示异常中断或恢复Researcher Hand 的 LLM 调用普遍很长kernel 默认 30 秒的 heartbeat 会误判超时。这个 Hand 已把heartbeat_interval_secs调到 120如果你基于它改自己的 agent 提示词注意别把这个值改回去。Q报告里出现查不到怎么办这是特性不是 bug。它的硬性规则是绝不编造来源——查不到就明确写 No reliable sources found。看到这种字样说明该方向确实缺公开信源比硬编一个假引用安全得多。延伸入口安装与初始化docs/getting-started.mdHand 管理命令activate / config / infocrates/openfang-cli/Researcher Hand 的完整方法论提示词就在 crates/openfang-hands/bundled/researcher/HAND.toml值得通读一遍里面那套 CRAAP 评分和交叉验证规则拿去指导自己手工调研也够用。【免费下载链接】openfangOpen-source Agent Operating System项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openfang创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
