弥合上下文鸿沟：人工智能研究代理的新突破

本文探讨了人工智能研究代理在处理复杂现实问题时面临的“上下文鸿沟”问题，提出了一种名为DeepRishSearch的单体ReAct代理框架，旨在通过检索增强生成（RAG）技术，提升AI在联合国可持续发展目标（SDGs）研究中的表现。 该代理以17个SDGs为知识体系，围绕193个国家的动态数据开展深度研究。其核心流程模拟“专家会议”：由“主持人”明确用户问题，提取关键词并生成精准研究问题；“专家小组”则由三类角色构成——学术研究者（通过Semantic Scholar获取论文摘要）、新闻分析师（通过Tavily获取近期权威报道）和数据分析师（基于Our World in Data进行趋势预测与建模）。各来源信息经整合后，输入大模型生成综合报告。 实验表明，仅依赖模型自身知识的Gemini 2.5 Pro对印尼零饥饿目标的评分达6/10，态度谨慎；而引入RAG增强后的代理则给出4/10的更保守评估，因其能准确引用全球饥饿指数（GHI）数据、儿童营养不良率及政策执行差距，揭示出表面进展背后的深层挑战。 研究还发现，AI代理的上下文能力存在层级差异：人类具备基于终身经验的归纳推理与直觉判断；AI代理依赖程序化任务执行；大语言模型受限于训练数据统计模式；而传统NLP任务如命名实体识别则仅依赖词频向量，缺乏语义理解。因此，RAG机制成为弥合上下文鸿沟的关键。 该系统已通过Streamlit实现可视化应用，支持用户输入关键词或问题，自动调用API完成从问题生成、多源信息检索到报告合成的全过程。未来可扩展为多代理协同系统，并将输出存入向量数据库，形成持续学习闭环，提升准确性并监控偏见。 最终，该框架并非替代专家，而是作为高效信息整合工具，帮助政策分析人员快速掌握各国SDG进展的“关键胜负点”，加速研究与决策进程。