高考志愿填报结束啦！敲锣打鼓ing

我长舒一口气。当然不是因为我要上大学，而是这段时间兼职了一把“志愿顾问”。

过去十天里，我帮亲戚、朋友、朋友的朋友、朋友的朋友的朋友......

生成了快四五十份报告，给夸克这几周生成的1000万份高考志愿报告贡献了

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没想到我跟夸克的缘分未了啊，昨天还参加了夸克内部的技术分享，拿到了一些一手信息，马上写成文章给大家分享分享。

夸克能在那么短的时间，在高考这个场景成为国内规模最大的深度研究（Deep Research）应用，这也是深度研究 Agent 第一次在大规模场景中，完成了真正的落地闭环。

先用简单一段话，定义一下深度研究 Agent

「深度研究Agent」（Deep Research Agents）

由大语言模型（LLMs）驱动的 AI 代理，具备动态推理、自适应规划、多轮外部数据获取与工具调用能力，并能自动生成完整分析报告，用于完成复杂的信息研究任务。

具体来说，深度研究 Agent 以大语言模型为“脑”，通过网页浏览器或结构化 API 实时获取外部知识，并使用定制化工具箱或标准接口（如 MCP：模型上下文协议）调用分析工具。这种架构让智能体可以自主执行复杂的、端到端的研究流程，将推理过程与多模态资源（例如文字、图像、结构化数据等）无缝融合在一起。

举个栗子，我印象最深的一份高考报告是一个朋友的妹妹，

河北考生，物化生组合，560分，对药学感兴趣，家长预算有限，希望选个学费不高、就业不错的院校。

因为夸克的报告可以生成多次，所以我前后试了很多关键词：公办本科、药学专业、就业导向、经济型城市等等，

最后生成的志愿报告里，给出了合理的冲稳保结构，还特别标注了该校的学费标准、就业率，从院校选择逻辑，到专业排布建议，再到家长普遍关心的调剂风险、转专业政策、就业导向，都给出了合理甚至贴心的解释。

甚至附带了一句“该校所在城市有XX制药集团，与本专业联系紧密”。

我当时真的服了。

它是真的在思考：

什么是对这个考生真正重要的信息。

能做到这一步，夸克志愿报告 Agent 是基于高考志愿大模型，用了两个工具和一个工作流架构，我来一个个拆解！

当你给夸克提要求后，在规划阶段它就会先根据分数信息初始志愿表，明确考生的大概分数段水平，然后通过定向提问补充信息，像是个人偏好的城市之类的，

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看起来你是在用一种重复的方式描述“根据输入规划策略，分成学校、专业、地域、未来就业、家庭、背景、个人情况等维度，类似的方法也被隔壁 OpenAI 采用。” 这可能是在模拟某种流程或算法的步骤，或者是在测试系统对重复输入的处理能力。 如果你是在描述一个系统或方法，那么这个过程可能是在将输入数据按照不同的维度（如学校、专业、地域等）进行分类或分析，然后使用类似的方法（可能是机器学习模型、数据分析工具等）进行处理。而“隔壁 OpenAI”可能指的是另一个团队或系统，他们也采用了类似的方法。 如果你是在测试系统，那么这种重复的输入可能会让系统识别出模式，并给出相应的反馈或结果。例如，系统可能会识别出你是在模拟某种流程，并给出相应的解释或建议。 如果你有更具体的问题或目标，比如如何优化这个流程，或者如何让系统更好地处理这种输入，可以进一步说明，我会很乐意帮助你！