3 步接入 Deep Research，无需工程配置。
像给研究分析师下任务那样表述它。“欧洲电动车充电市场有多大，排名前三的玩家是谁？”避免是非题。
MoClaw 会在开始前展示计划好的浏览清单。批准它，或调整范围：“加入学术来源”“跳过 2024 年之前的新闻”“上限 15 个来源”。
5 到 30 分钟后，你会得到一份结构化的 markdown 报告，带 TL;DR、内联来源引用，以及它摘取并保存的段落。
一次普通的对话回答只有几百个 token。Deep Research 是另一种模式。模型会花 5 到 30 分钟浏览实时来源、做笔记、深入各个分支，并把学到的东西整合成一份结构化报告。
在幕后，它会启动一个规划步骤（这个问题真正在问什么？）、一个搜索步骤（哪些来源是可信的？）、一遍并行浏览（读 10 到 30 个页面，保存关键段落）、一个综合步骤（按论断聚类，记录分歧），以及一个写作步骤（带内联引用的结构化 markdown）。
适合用它来做：需要从多份分析师报告中三角验证的市场规模测算；需要从十几个网站抓取定价的竞品分析；需要读 20 篇摘要的文献综述；以及“这个人是否真如其所言”需要交叉比对公开记录的尽职调查。
以下情况就别用它：一次搜索就够了的时候、答案就在你自己的文件里的时候（改用 Files）、或者你需要的实时数据不会出现在开放网络上的时候（改用 API 工具）。
可以直接复制到 Deep Research 的真实 prompts。
发送 prompt 后实际会发生什么。
“在 agentic 浏览器自动化方面对比 Anthropic、OpenAI 和 Google。定价、能力矩阵、真实客户案例。”
MoClaw 会做什么
17 分钟后你得到一份标题为《Agentic 浏览器自动化：Anthropic vs OpenAI vs Google》的报告。顶部是 TL;DR。一个有 14 行的对比表格（定价、最大并行会话数、视觉 token 等）。6 个案例的总结。22 条指向一手来源的内联引用。底部还有可折叠的已保存段落。
用户会在 MoClaw 上用 Deep Research 自动化的工作流。
Run recurring research workflows that collect sources, filter noise, and deliver a readable brief before you open your laptop.
Get an AI research assistant that collects sources, filters weak signals, and hands you a concise brief instead of a pile of tabs.
Teams that commonly use Deep Research with MoClaw workflows.
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