如何利用 Claude 的动态工作流进行深入研究

进行技术调研往往充满了挑战（无论是对人类还是AI而言），因为在研究的初期，信息量巨大，观点不断增加，最终的结论往往变得模糊。因此，时刻关注研究的初衷显得尤为重要。

这也是AI在某些方面表现不佳的原因之一。从注意力和联想的角度来看，AI容易陷入当前所接收的信息中，缺乏进行有价值的跨界联想的能力。

不过，AI的优势在于其执行力，能够通过代理（agent）的形式逐层进行信息的查找、归纳和总结，能够有效避免细节的损耗。

尽管过去半年我很少在公众号上发布内容，但我始终关注和研究行业内的主要动态，而这一切的背后支撑着我的是一套自有的深度研究系统。

最近Claude Code推出了动态工作流功能，我想看看它的默认能力是否能够超越我现有的研究方法。

动态工作流的核心理念是：在开始任务之前，AI会自动设计出完成该任务所需的工作流程，然后再进行执行。

这与我们以前使用的“计划模式”和“技能”有着根本的区别。计划模式虽然可以将任务拆解得更细致，但并未必符合合理的工作流程。仅依赖提示词的安排才能加入验收标准（这一点对研究至关重要），同样，只有在提示词的辅助下，它才能更好地预设一些规则。

而动态工作流会自动将验收逻辑、结果聚合以及对抗验证等元素整合进来。

其触发方式十分简单，只需在cc中使用/deep-research并提供相应的调研模板和资料。如果想单独使用动态工作流的功能，需要输入提示词或直接说ultracode，注意使用时token消耗约为平常的数十倍。

动态工作流的底层结构是官方总结的六种核心调度模式，这也是它优于普通对话/代理/技能的原因所在。

这六种模式实际上围绕两个核心问题展开：如何拆解任务？如何整合结果？将其拆解成六种模式实质上是对这两者的不同排列组合。

首先，一个代理会识别任务类型，然后将任务分配给最合适的专门代理。其核心逻辑在于路由选择，而非并行或迭代。每个任务仅沿着一条路径进行，其他路径则不执行。

例如，我可以设定三个预设的子代理角色：一个负责严格验证数据的分析代理，一个擅长撰写的输出代理，以及一个专门寻找漏洞的挑战代理。路由层会判断当前子任务适合交给哪个代理处理，而不是让一个代理承担所有任务。

这种模式的价值在于精准和高效，每个代理的提示词可以高度独立，不受其他目标的干扰，从而形成深度的垂直探索。token消耗最少，响应速度最快，职责边界也非常明确。

不过，这种模式在处理边界模糊的任务（例如“既是技术问题又是账户问题”）时的能力较弱。

我最常使用的模式是并行加合并，其核心逻辑是将任务拆分成N个独立的子任务同时进行，待所有子任务完成后再统一合并结果。

这种方式的优势在于速度和隔离，总耗时大约等于最慢的子任务，而不是所有子任务总和。每个子任务拥有独立的上下文，互不干扰，不会因为某个子任务的噪声影响到其他子任务。

不过，缺点在于token的成本是串行的N倍，合并层（Synthesize）本身也存在难度——不同结构的N个输出如何融合是个设计挑战。若子任务划分不当，可能导致遗漏或重复覆盖。

核心逻辑是检验。对同一结论，让多个代理从“反驳”的角度进行挑战，只有票数过半才能算通过。

这种方式的优势在于，由于验证者并不知道工作者的思路，仅从结果出发，结构上消除了“让模型检查自己写的代码”时的自我评估偏差。

这种模式解决了我长久以来的一个困扰：我们常用口语化的方式与AI交流，但AI往往顺应我们的预期回答，容易产生“确认偏误”。通过对抗验证，强迫AI寻找反例，基于数据和实验进行验证，而不是迎合我们的想法。

然而，如果验证者给出错误判断，可能会误导工作者迎合验证者，因此最佳做法是基于可复现的事实，而非简单观点。

开个玩笑，如果你让AI找问题，它能够不断地提出问题，因此需要限制它查找问题的边界。

核心逻辑是发散再收敛。先故意产生过量的候选项，然后通过标准筛选出精华，最终输出高置信度的结果。

与其让一个代理输出一个“还可以”的答案，不如让它生成多个答案，再通过验证层进行筛选。因此其优势在于多样性。多个生成器可以采用不同策略、不同提示词，产生人工难以预见的解决方案，过滤步骤确保最终输出质量高度集中。

但弱点在于，过滤标准的质量直接决定了最终效果，标准设计错误将导致整个流程的失败。

适合的场景是事先未知正确答案的情况，需要从多种可能中选择最佳解，并对多样性有明确需求。

与Fanout-And-Synthesize表面上类似：两者都是“多路并行 → 单一输出”，容易混淆。

关键差异在于意图：Fanout的每一路处理任务的不同部分，结果是互补的；而Generate-And-Filter的每一路处理的是同一任务，结果是竞争的，合并时大部分会被丢弃。前者是“拼图”，后者则是“选美”。

核心逻辑是竞争淘汰。N个代理各自独立完成同一任务，通过逐轮的对比淘汰，最终选出最优解。

来源：Odaily星球日报