Google Gemini 深度研究 API 封装，支持本地文件 RAG 检索、成本预估和结构化输出，兼容 30+ AI 代理。
说明：
出灵活**：支持 Markdown、HTML、PDF 格式，`–output-dir` 生成包含报告、元数据、引用来源的结构化目录
– **自适应轮询**：基于历史完成时间学习，动态调整轮询间隔，减少 API 调用与等待时间
– **安全设计**：无埋点、无混淆代码、无凭证日志，临时存储自动清理（`–keep-context` 可保留）
### 潜在局限
– **依赖 Google API**：需有效的 Google/Gemini API 密钥，国内网络环境可能受限
– **成本黑盒**：估算为启发式，实际计费以 Google 账单为准；深度研究（15-45 分钟）可能产生较高费用
– **非交互模式风险**：CI/代理调用时自动跳过确认提示，需配合 `–dry-run` 和路径限制防止意外上传
– **Python 生态依赖**：依赖 `uv` 和 `google-genai` SDK，需 Python 环境支持
### 适合人群
AI 代理开发者、研究人员、需要自动化深度调研的技术团队，特别适合已将 Gemini API 集成到工作流的用户。
### 常规风险
API 密钥泄露、敏感文件意外上传（虽有自动排除机制但仍需审查 `–context` 路径）、长时间阻塞任务占用资源。建议配合 `–timeout` 和 `–max-cost` 使用。1c:Tbf5,
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