项目案例
把资料整理、证据追踪和研究大纲放进同一个可访问的工作流原型。
ResearchFlow Agent 是我围绕论文、课题报告和行业研究场景做的一次 AI Agent 产品实践。它尝试把分散资料、证据卡片、研究大纲和导出素材拆开管理，让研究过程从资料堆积变成一条更清晰、可追踪的工作流。
背景
背景
研究材料通常散落在 PDF、Word、网页文本、Markdown 和临时笔记中。资料、证据、结构和导出素材混在一起时，后续复查和继续写作都会变得困难。
尝试方式
尝试方式
我把页面拆成项目管理、资料库、证据库、研究大纲、导出中心和使用指引，让资料来源、证据卡片、结构草稿和输出素材分别管理。
我做了什么
需求拆解
信息架构设计
页面结构规划
UI 分层优化
Agent 产品流程设计
与 Codex/OpenClaw 等 AI 编程工具协作
前端原型迭代与线上部署
页面路径
创建项目
上传资料
解析资料
生成证据
形成大纲
导出素材
页面细节
资料和证据分开
资料先进入资料库，关键内容再整理成证据卡片，方便后续回看来源。
大纲不是终稿
研究大纲承担结构整理作用，不把自动生成内容包装成成熟论文。
导出素材
输出的是可继续使用的素材和结构，而不是宣称完成全部研究工作。
页面截图
AI 相关尝试
这个项目更像研究工作流原型：AI 和 Agent 流程帮助整理资料、生成候选证据和梳理大纲，最终判断、引用和写作仍需要人工核验。
技术栈
AI Agent / Research Workflow / Evidence Management / Prompt Engineering
Next.js / React / TypeScript / Responsive UI
Codex / OpenClaw / Vibe Coding / Frontend iteration
Live prototype / Nginx / Project review / Smoke checks
完成的部分
项目管理
资料库
证据库
研究大纲
导出中心
使用指引
线上访问入口
复盘
ResearchFlow 让我把 AI Agent 项目从单个页面效果推进到工作流组织：关键不是把它说成成熟系统，而是把资料、证据、结构和输出的边界拆清楚。
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