Deep Researcher On Dify｜多子主题迭代搜索研究助手

Deep Researcher On Dify 是一套以“深度研究”为目标的 Advanced Chat 类工作流，导入后可以在对话式界面里输入一个研究主题，由流程自动完成主题拆解、资料检索、多轮问答与结果汇总。原始资料显示其规模为 71 个节点、53 条连线，属于节点较多的复杂流程，编辑时需要耐心核对变量。

• 开始节点接收段落型输入变量 Research_Theme（研究主题）。
• 通过“主题提取”“问题分解”等 LLM 节点把主题拆成若干子主题与问题。
• 使用参数提取器抽取子关键词，并用多个迭代节点进行迭代搜索，其中包含“维基百科搜索”工具节点。
• 多个回答节点依次输出研究主题、研究角度、问题 1 至问题 4 等内容。
• 通过模板转换“总结文档”把多段内容合并，并以“最终回复”输出。
• 存在条件分支与多处变量赋值节点，用于管理上下文和问题变量。

原始入口：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows/blob/986a11833b6a13734da85a8250f875e71dcfdd8d/10_%E6%90%9C%E7%B4%A2%E8%B5%84%E8%AE%AF/Deep%20Researcher%20On%20Dify%20.yml

整理来源：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows

依据来源资料经AI翻译整理，未由本站实测。原始资料许可：未声明，转载与再分发权限待核验；目录许可不代表各产品或文件的使用授权。费用、账号、国内访问与版本兼容条件以原始发布者最新说明为准。

原仓库未声明许可证，并提示文件可能包含API密钥。本站仅提供原创介绍与原始入口，不转载配置文件或密钥。使用前应自行核对许可、检查并替换凭据，勿公开原始密钥。

适合需要快速了解陌生领域、整理话题要点的普通用户、内容编辑、选题调研人员；也适合作为学习 Dify 复杂工作流结构的样例。它面向“先摸底再成文”的研究场景，而非精确事实核校工具。

1. 在 Dify 工作流导入入口导入该 DSL 文件，先查看画布拓扑与变量引用是否完整。
2. 检查所有 LLM 与参数提取节点绑定的模型是否在自有环境中可用，原始配置中主要为 gemini-2.0-flash-exp，起始段节点使用 openai_api_compatible 提供的 deepseek-r1-distill-llama-8b。
3. 确认维基百科搜索等工具节点的凭据与调用方式，未配置工具时迭代搜索可能失败。
4. 小规模试跑：填入一个明确主题，观察各回答节点的输出顺序与变量是否串接正确。
5. 按需调整提问模板与总结文档模板的变量数量，再正式使用。

• 模型调用费用取决于所选 Gemini 或兼容接口服务，具体价格待核查。
• 环境变量 Generate、REASK 的实际含义与用途待核验。
• Gemini 服务在国内的可访问性、账号与网络条件待核查，不能假设可直接使用。
• 维基百科在国内的访问情况因网络环境而异，待核验。
• 检索结果质量和答案准确性未实测，请人工复核关键事实。

目录条目未声明许可，转载与再分发权限待核验；本工作流自身许可需查阅作者独立条款。