本案例概要

使用的工具 / 插件

类型	名称 / 能力	作用
内置工具	Google 搜索(SerpApi)	根据用户输入的主题（如「中美两国 AI 发展现状」）进行联网检索，返回搜索结果列表（organic_results：link、snippet、title）。使用前需在 Dify 中授权并配置 API Key。
内置工具	单页面抓取(Firecrawl)	根据 URL 抓取网页正文，返回 text 等字段；在迭代中对每条搜索结果的链接逐个抓取。需在 firecrawl.dev 获取 API Key 并授权。
内置工具	电子邮件	通过 SMTP 发送邮件，将生成的报告正文发送到指定邮箱。需在 Dify 中配置邮箱授权（如 QQ/126 的 SMTP）。
节点	参数提取器	利用 LLM 将自然语言转为结构化参数；本案例中用于从「综述大纲」文本中提取各章节标题数组（subtitles），供后续迭代按章撰写。

技术要点

• 输入：用户在工作流开始时输入调研主题（如 target：「中美两国 AI 发展现状」）。
• 检索与抓取：先用 Google 搜索 得到一批链接与摘要；再用 代码执行 从返回的 JSON 中取出 organic_results；迭代 对每条结果依次：用代码取当前条目的 link → Firecrawl 单页面抓取 该 URL → 大模型 根据页面 text 与 target 总结与主题相关的核心内容（无关则输出空字符串）。
• 资料汇总：迭代结束后，用 代码执行 2 将各次迭代的总结文本拼接成一份长文本 result，作为后续生成大纲与正文的「参考资料」。
• 大纲与章节标题：大模型 1 根据 result 与 target 生成「综述大纲」；参数提取器 根据该大纲提取章节标题数组 subtitles。
• 按章撰写：迭代 1 对 subtitles 的每一项执行：LLM2 根据 result、大纲与当前章节标题撰写该章内容；迭代输出为各章内容组成的数组。
• 报告合并与输出：代码执行 3 将各章内容数组合并为一份完整报告字符串；可选通过 邮箱 节点发送；结束节点 输出最终报告。

工作流程概览

开始(target：调研主题)
    ↓
Google 搜索(target) → 搜索结果 json
    ↓
代码执行：取出 json[0]['organic_results'] → result 数组
    ↓
迭代：对 result 中每条
    ├─ 代码执行 1：取当前条 link
    ├─ Firecrawl 单页面抓取(link) → text
    └─ 大模型(text, target)：总结与 target 相关核心内容
    ↓
代码执行 2：将迭代输出拼接为 result（参考资料长文本）
    ↓
大模型 1(result, target)：生成综述大纲 text
    ↓
参数提取器(text)：提取章节标题数组 subtitles
    ↓
迭代 1：对 subtitles 中每章
    └─ LLM2(result, text, item)：撰写该章内容
    ↓
代码执行 3：将各章内容数组合并为完整报告字符串
    ↓
邮箱（可选）：发送报告至指定邮箱
    ↓
结束：输出报告