feat(agent): 新增内置深度研究智能体

backend/package/yuxi/agents/skills/buildin/__init__.py

@@ -35,6 +35,13 @@ BUILTIN_SKILLS: list[BuiltinSkillSpec] = [
         version="2026.03.28",
         tool_dependencies=["tavily_search"],
     ),
+    BuiltinSkillSpec(
+        slug="deep-research",
+        source_dir=_SKILLS_ROOT / "deep-research",
+        description="深度研究编排方法论：澄清范围、拆解规划、并行调度子智能体调研、对抗式核验、综合成带引用的结构化报告。",
+        version="2026.06.05",
+        tool_dependencies=("tavily_search",),
+    ),
     BuiltinSkillSpec(
         slug="reporter",
         source_dir=_SKILLS_ROOT / "reporter",

backend/package/yuxi/agents/skills/buildin/deep-research/SKILL.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+name: deep-research
+description: "深度研究编排方法论：澄清范围、拆解规划、并行调度子智能体调研、对抗式核验、综合成带引用的结构化报告。当任务需要多来源、可追溯、需事实核查的深度研究时使用此技能。"
+---
+
+# 深度研究技能
+
+当任务目标是产出**多来源、可追溯、经过核验**的深度研究结论（科研综述、行业/竞品调研、技术选型、专题分析等）时，使用此技能组织整个研究过程。本技能的核心是**编排**：你负责整体把控与子智能体调度，把繁重的检索与核验工作派发出去，自己专注规划与综合。
+
+## 可用子智能体
+
+通过 `task` 工具调度（可并行多开，互不依赖的子任务同时派发）：
+
+- `research-explorer`（调研探索员）：围绕一个明确子问题做多轮网页/知识库检索，返回按要点组织、带 `<cite>` 引用的结构化发现。**这是主力，按子问题并行多开。**
+- `fact-verifier`（事实核查员）：对给定的关键论断做对抗式核验，逐条给出 支持 / 存疑 / 反驳 + 依据来源 + 置信度，并标注冲突。
+
+## 编排流程
+
+### 1. 澄清范围
+问题不明确时，先用 `ask_user_question` 补充 2-3 个关键问题（研究目标、受众、范围边界、地域/时效、输出语言与形式），对齐验收标准后再开工。已经清晰的任务不要反复追问。
+
+### 2. 规划拆解
+用 `write_todos` 把研究目标拆成**可独立调研**的子问题，每个子问题写明产出标准（要回答什么、需要哪类证据）。子问题应正交、覆盖完整，避免重叠或遗漏关键角度。
+
+### 3. 并行派发调研
+- 把互不依赖的子问题用**多个 `task` 调用并行**派发给 `research-explorer`。
+- 每次派发在 `description` 中写清：子问题目标、已知上下文、期望输出格式（要点 + `<cite source="$URL" type="url">$INDEX</cite>` 引用 + 参考来源列表）。
+- 何时派发 vs 自己直检：子问题复杂、需多轮检索、可隔离上下文、可并行时一律派发子智能体；仅在澄清范围、补一两个零散事实、或快速校正方向时才自己少量直接检索。
+- 子问题之间有依赖时，先派发前置子问题，拿到结果后再派发后续。
+
+### 4. 核验关键结论
+对**影响最终结论的关键论断**、数字、以及子智能体之间相互冲突的发现，派发 `fact-verifier` 做对抗式核验。要求其默认倾向「证据不足即标注存疑」。核验未通过的结论不要写进正文，或必须明确降级标注。
+
+### 5. 综合成稿
+证据充分后，由你统一综合为结构化报告，**不要**简单拼接子智能体返回的原文。组织顺序：问题定义 → 证据整理 → 分析比较 → 结论与建议 → 来源。围绕「论证」而非「资料堆砌」，每个结论都要有证据支撑。
+
+### 6. 停止准则
+信息饱和、或确认无法获取更多有效信息即停。明确标注证据缺口与不确定性，不臆断、不编造来源。
+
+## 引用规范
+
+- 报告中关键结论、数据、观点必须绑定来源。
+- 沿用 `<cite source="$URL" type="url">$INDEX</cite>` 标注，$INDEX 从 1 起递增，引用紧跟结论后、不单独成行。
+- 文末单列「来源」章节，逐条列出标题与 URL；引用用户附件/知识库时标明文件名或路径。
+
+## 输出约束
+
+- 最终交付的是一份可直接使用的报告，而不是「我打算怎么研究」。
+- 不要外泄中间推理过程、原始检索日志，也不要把待办清单原样输出成正文。
+- 报告语言与用户提问语言一致，使用正式、克制、可复核的书面表达。

backend/package/yuxi/repositories/agent_repository.py

@@ -35,6 +35,63 @@ WEB_SEARCH_SYSTEM_PROMPT = """你是「网页检索」子智能体，专注于
 - 引用不单独成行，直接跟在结论后面。
 - 在结尾汇总「参考来源」列表，逐条列出标题与 URL。
 - 不要编造来源或链接；无法验证的信息要明确标注。"""
+
+DEEP_RESEARCH_AGENT_SLUG = "deep-research"
+DEEP_RESEARCH_AGENT_NAME = "深度研究"
+DEEP_RESEARCH_AGENT_DESCRIPTION = (
+    "面向多来源、需事实核查的深度研究任务：规划拆解、并行调度调研子智能体、核验并综合成带引用的结构化报告。"
+)
+DEEP_RESEARCH_SYSTEM_PROMPT = """你是「深度研究」智能体，负责一项深度研究任务的整体把控与子智能体调度。
+
+你的核心定位是编排者，而不是亲自完成所有检索：把繁重、可独立、可并行的调研与核验工作派发给子智能体，自己专注于规划、调度与最终综合。
+
+工作方式：
+1. 接到研究任务后，先读取 `deep-research` 技能（read_file 其 SKILL.md）获取完整方法论，并严格据此执行。
+2. 问题不明确时先澄清范围，再用待办拆解出可独立调研的子问题。
+3. 优先用 `task` 工具把子问题并行派发给调研子智能体；仅在澄清范围或补少量零散事实时自己直接检索。
+4. 对关键结论与相互冲突的发现派发核查子智能体核验，未通过的结论不写入正文或明确降级标注。
+5. 证据充分后由你统一综合为结构化、带引用的报告，不要简单拼接子智能体返回的原文。
+
+始终全程跟踪进度，最终交付一份可直接使用、围绕论证组织、来源可追溯的报告。"""
+
+RESEARCH_EXPLORER_AGENT_SLUG = "research-explorer"
+RESEARCH_EXPLORER_AGENT_NAME = "调研探索员"
+RESEARCH_EXPLORER_AGENT_DESCRIPTION = "围绕单个子问题多轮检索网页与知识库，交叉验证后返回带引用的结构化发现。"
+RESEARCH_EXPLORER_SYSTEM_PROMPT = """你是「调研探索员」子智能体。
+专注于围绕调用方给定的**单个子问题**收集充分、可追溯的证据。
+
+你的职责：围绕该子问题持续检索网页与知识库，直到收集到足以回答它的信息。
+
+工作方式：
+1. 拆解子问题，确定需要检索的关键点与检索词。
+2. 多轮调用检索工具：依据上一轮结果调整检索词、补充遗漏角度、交叉验证关键事实，直到信息充分或确认无法获取更多有效信息。
+3. 优先采信权威、时效性强且彼此印证的来源；对存在冲突的信息要说明分歧。
+
+输出要求：
+- 返回一份围绕该子问题、按要点组织的结构化发现，不要展开成完整报告。
+- 每条关键结论后使用 <cite source="$URL" type="url">$INDEX</cite> 标注引用来源，$INDEX 从 1 开始递增。
+- 引用紧跟结论后、不单独成行。
+- 结尾汇总「参考来源」列表，逐条列出标题与 URL。
+- 不要编造来源或链接；无法验证的信息要明确标注证据缺口。"""
+
+FACT_VERIFIER_AGENT_SLUG = "fact-verifier"
+FACT_VERIFIER_AGENT_NAME = "事实核查员"
+FACT_VERIFIER_AGENT_DESCRIPTION = "对给定论断做对抗式核验，逐条给出支持/存疑/反驳判定、依据来源与置信度，并标注冲突。"
+FACT_VERIFIER_SYSTEM_PROMPT = """你是「事实核查员」子智能体，专注于对调用方给定的论断做对抗式核验。
+
+你的职责：对每一条论断独立查证，默认持怀疑态度——证据不足时倾向判定「存疑」，而不是默认相信。
+
+工作方式：
+1. 逐条拆出待核验的论断（事实、数字、因果、时间等）。
+2. 主动检索权威、独立的来源交叉比对；优先寻找能反驳该论断的证据。
+3. 对来源之间的冲突如实呈现，不强行调和。
+
+输出要求：
+- 对每条论断给出：判定（支持 / 存疑 / 反驳）+ 简要依据 + 依据来源 + 置信度（高/中/低）。
+- 关键依据后使用 <cite source="$URL" type="url">$INDEX</cite> 标注来源，$INDEX 从 1 开始递增。
+- 明确标注无法查证或来源相互冲突的论断。
+- 不要编造来源或链接。"""
+
 ACCESS_LEVELS = {"global", "department", "user"}
 ADMIN_ROLES = {"admin", "superadmin"}
 
@@ -204,6 +261,77 @@ class AgentRepository:
         await self.db.refresh(agent)
         return agent
 
+    async def _ensure_builtin_agent(
+        self,
+        *,
+        slug: str,
+        backend_id: str,
+        name: str,
+        description: str,
+        config_context: dict,
+        is_subagent: bool,
+        created_by: str | None = None,
+    ) -> Agent:
+        """落库一个内置 Agent；已存在则原样返回，避免覆盖管理员后续修改。"""
+        agent = await self.get_by_slug(slug)
+        if agent:
+            return agent
+
+        agent = Agent(
+            slug=slug,
+            backend_id=backend_id,
+            name=name,
+            description=description,
+            icon=None,
+            pics=[],
+            config_json={"context": config_context},
+            share_config=DEFAULT_SHARE_CONFIG.copy(),
+            is_default=False,
+            is_subagent=is_subagent,
+            created_by=created_by,
+            updated_by=created_by,
+            created_at=utc_now_naive(),
+            updated_at=utc_now_naive(),
+        )
+        self.db.add(agent)
+        await self.db.commit()
+        await self.db.refresh(agent)
+        return agent
+
+    async def ensure_deep_research_agents(self, *, created_by: str | None = None) -> None:
+        """落库内置「深度研究」编排器及其配套调研、核查子智能体。"""
+        await self._ensure_builtin_agent(
+            slug=RESEARCH_EXPLORER_AGENT_SLUG,
+            backend_id=SUB_AGENT_BACKEND_ID,
+            name=RESEARCH_EXPLORER_AGENT_NAME,
+            description=RESEARCH_EXPLORER_AGENT_DESCRIPTION,
+            config_context={"system_prompt": RESEARCH_EXPLORER_SYSTEM_PROMPT},
+            is_subagent=True,
+            created_by=created_by,
+        )
+        await self._ensure_builtin_agent(
+            slug=FACT_VERIFIER_AGENT_SLUG,
+            backend_id=SUB_AGENT_BACKEND_ID,
+            name=FACT_VERIFIER_AGENT_NAME,
+            description=FACT_VERIFIER_AGENT_DESCRIPTION,
+            config_context={"system_prompt": FACT_VERIFIER_SYSTEM_PROMPT},
+            is_subagent=True,
+            created_by=created_by,
+        )
+        await self._ensure_builtin_agent(
+            slug=DEEP_RESEARCH_AGENT_SLUG,
+            backend_id=DEFAULT_AGENT_BACKEND_ID,
+            name=DEEP_RESEARCH_AGENT_NAME,
+            description=DEEP_RESEARCH_AGENT_DESCRIPTION,
+            config_context={
+                "system_prompt": DEEP_RESEARCH_SYSTEM_PROMPT,
+                "subagents": [RESEARCH_EXPLORER_AGENT_SLUG, FACT_VERIFIER_AGENT_SLUG],
+                "skills": [DEEP_RESEARCH_AGENT_SLUG],
+            },
+            is_subagent=False,
+            created_by=created_by,
+        )
+
     async def list_visible(self, *, user: User, include_subagents: bool = False) -> list[Agent]:
         stmt = select(Agent)
         if not include_subagents:

backend/server/utils/lifespan.py

@@ -48,6 +48,7 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
             repository = AgentRepository(session)
             await repository.ensure_default_agent()
             await repository.ensure_web_search_subagent()
+            await repository.ensure_deep_research_agents()
     except Exception as e:
         logger.error(f"Failed to ensure default agent during startup: {e}")
 

backend/test/unit/repositories/test_agent_repository_deep_research.py

@@ -0,0 +1,75 @@
+from __future__ import annotations
+
+from types import SimpleNamespace
+from unittest.mock import AsyncMock
+
+import pytest
+
+from yuxi.repositories.agent_repository import (
+    AgentRepository,
+    DEEP_RESEARCH_AGENT_SLUG,
+    DEFAULT_AGENT_BACKEND_ID,
+    FACT_VERIFIER_AGENT_SLUG,
+    RESEARCH_EXPLORER_AGENT_SLUG,
+    SUB_AGENT_BACKEND_ID,
+)
+
+
+class CollectingDb:
+    def __init__(self):
+        self.added: list = []
+        self.commit = AsyncMock()
+        self.refresh = AsyncMock()
+
+    def add(self, item):
+        self.added.append(item)
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_ensure_deep_research_agents_creates_orchestrator_and_subagents(monkeypatch):
+    db = CollectingDb()
+    repo = AgentRepository(db)
+
+    async def get_by_slug(_slug):
+        return None
+
+    monkeypatch.setattr(repo, "get_by_slug", get_by_slug)
+
+    await repo.ensure_deep_research_agents()
+
+    created = {agent.slug: agent for agent in db.added}
+    assert set(created) == {
+        DEEP_RESEARCH_AGENT_SLUG,
+        RESEARCH_EXPLORER_AGENT_SLUG,
+        FACT_VERIFIER_AGENT_SLUG,
+    }
+
+    explorer = created[RESEARCH_EXPLORER_AGENT_SLUG]
+    verifier = created[FACT_VERIFIER_AGENT_SLUG]
+    assert explorer.backend_id == SUB_AGENT_BACKEND_ID and explorer.is_subagent is True
+    assert verifier.backend_id == SUB_AGENT_BACKEND_ID and verifier.is_subagent is True
+
+    orchestrator = created[DEEP_RESEARCH_AGENT_SLUG]
+    assert orchestrator.backend_id == DEFAULT_AGENT_BACKEND_ID
+    assert orchestrator.is_subagent is False
+    assert orchestrator.is_default is False
+    context = orchestrator.config_json["context"]
+    assert context["subagents"] == [RESEARCH_EXPLORER_AGENT_SLUG, FACT_VERIFIER_AGENT_SLUG]
+    assert context["skills"] == [DEEP_RESEARCH_AGENT_SLUG]
+    assert context["system_prompt"].strip()
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_ensure_deep_research_agents_is_idempotent(monkeypatch):
+    db = CollectingDb()
+    repo = AgentRepository(db)
+
+    async def get_by_slug(slug):
+        return SimpleNamespace(slug=slug)
+
+    monkeypatch.setattr(repo, "get_by_slug", get_by_slug)
+
+    await repo.ensure_deep_research_agents()
+
+    assert db.added == []
+    db.commit.assert_not_awaited()

docs/develop-guides/changelog.md

@@ -16,6 +16,7 @@
 
 ### 开发记录
 
+- 新增内置「深度研究」多智能体：编排器 Agent（`deep-research`，ChatbotAgent 后端）负责澄清、拆解、并行调度子智能体与综合成稿，配套两个子智能体 `research-explorer`（围绕单个子问题多轮检索网页/知识库并返回带引用发现）和 `fact-verifier`（对抗式核验关键论断、标注冲突与置信度）；完整研究方法论沉淀为新增内置 Skill `deep-research`（依赖 `tavily_search`），编排器运行时读取并据此调度。三者随 `lifespan` 启动通过 `AgentRepository.ensure_deep_research_agents` 幂等落库（已存在不覆盖管理员修改）。
 - 收敛 MCP 创建与编辑入口：前端移除整段配置文本入口和模式切换器，仅保留表单字段提交；后端 MCP 创建/更新请求拒绝额外配置字段，避免绕过表单约束。
 - 调整内置 MCP 默认项：移除 `sequentialthinking` 的系统内置同步，启动同步时清理历史系统内置记录，保留用户手动创建的同名 MCP。
 - 图片生成能力迁移为 Skill：Qwen-Image 从内置 Python 生成工具迁移到内置 Skill `image-gen`，模型调用与图片下载在 Agent 沙盒中完成，生成结果保存到 outputs 并通过 `present_artifacts` 展示，为多图片生成模型接入复用同一产物展示链路。