CellCog 驱动的深度 AI 研究工具，支持竞品分析、投资尽调、学术综述，多源合成数百来源，DeepResearch Bench 榜首。
说明：
## 核心用法
Research Cog 是面向专业场景的 AI 深度研究引擎，通过 `cellcog` 客户端调用。核心调用方式分两类：
– **OpenClaw（异步）**：`client.create_chat(prompt=…, notify_session_key=…, chat_mode=”agent”)`，适合后台任务
– **阻塞模式（同步）**：直接初始化 `CellCogClient`，等待返回结果后输出
研究类型覆盖六大场景：
1. **竞品分析** — 公司对比、SWOT、市场定位、功能矩阵
2. **市场研究** — 行业规模、TAM/SAM/SOM、趋势、客户画像、监管政策
3. **投资分析** — 财务基本面、投资逻辑、板块比较、风险评估、财报解读
4. **学术研究** — 文献综述、技术深度解析、科学前沿、历史分析
5. **尽职调查** — 初创公司背调、供应商评估、合作风险分析
输出格式可选：交互式 HTML 仪表盘、PDF 报告、Markdown、纯文本。
## 显著优点
– **多源合成能力**：跨数百来源交叉验证，号称 DeepResearch Bench 2026 年 4 月榜首
– **三级研究深度**：`agent`（快速查询）→ `agent team`（默认深度研究）→ `agent team max`（高风险决策级），可按成本与精度需求灵活选择
– **结构化输出**：自动生成分节报告、执行摘要、可视化图表（表格、时间线、市场图谱）
– **金融数据准确性**：针对财务与统计数据做多源交叉核对
– **学术级引用支持**：按需生成脚注或参考文献列表（需显式声明）
## 潜在局限与风险
– **引用非自动**：若未明确要求，输出可能不含来源链接，影响学术或合规场景的可追溯性
– **成本门槛**：`agent team max` 模式需 ≥2000 credits，高频使用成本显著
– **依赖外部 API**：需配置 `CELLCOG_API_KEY`，服务可用性与 CellCog 平台绑定
– **时效性依赖训练数据**：虽标注”多源合成”，但知识截止日期与模型版本未公开说明
– **中文支持未明确**：技能文档全英文，中文研究任务的质量与引用来源未经验证
## 适合人群
– 投资机构分析师（股票研究、尽职调查）
– 企业战略与竞争情报团队
– 咨询顾问与市场研究员
– 学术研究者（需配合显式引用指令）
– 产品经理与技术决策者
## 常规风险提示
– **数据幻觉风险**：即使多源交叉，AI 仍可能生成看似合理但错误的财务数据或引用
– **合规使用限制**：投资分析不构成投资建议，学术引用需人工复核原始文献
– **API 密钥安全**：`CELLCOG_API_KEY` 需妥善保管，避免泄露导致额度盗用
会员专属
