Research Engineering: 构建AI研究机器
文章提出'研究工程'（Research Engineering）的实践方法，指出常见AI搜索工具只是'带浏览器的流畅回答'，其核心缺陷在于缺少支撑证据的系统。作者提出一个与模型无关的六阶段研究工作流架构：定义研究简报、拆解查询计划、搜索与抓取、记录证据账本、验证声明冲突、生成带来源报告。文章强调要给agent明确的研究契约（含范围、时间点、比较维度、停止条件），将问题拆成目的不同的并行搜索通道，而非让多个agent读同样的资料制造虚假共识。还介绍了多源检索策略（开放网络、X、私人文档库、数据库/API），核心目标是让AI返回更少的不受支持的声明，并持续追踪'它如何知道自己所说的是真的'。
