朋友们，你是否觉得 AI 回答总是"差点意思"，难以进行真正深入的研究？🤯
想象一下，如果有一个 AI，能像顶级研究员一样，自动拆解复杂问题、全网搜索、深度阅读、严谨推理、交叉验证，最后给你一份几千字的专业报告，那该多爽？
这听起来像是 OpenAI 的秘密武器 DeepResearch？没错！但今天，我要告诉你一个更劲爆的消息：我用 MCP 这套强大的" AI 积木"，只花了点时间写 Prompt，就成功模拟出了一个迷你版的 DeepSearch！
不卖关子，直接上结果：一份关于 A2A (Agent2Agent Protocol) 的 3000+字专业研究报告，全程由 AI 自动完成！ 👇
"等等，MCP 是什么？" 🤔
简单来说，MCP（Model Context Protocol）就像一个 AI 应用的"USB-C接口" 。它让你能够将各种独立的 AI 功能（如搜索、读取外部数据、执行操作等）像搭积木一样组合起来，创造出强大且定制化的 AI 应用，也就是我们常说的 Agent！(对 MCP 不熟悉的同学，强烈建议翻看我之前的文章
独家解析｜MCP协议成中国AI生态新标准，阿里腾讯已布局，Coze危险了？
有了这个神器，复刻一个能进行深度研究的 Agent 就有了可能！
核心干货：解密 Prompt 设计思路
要让 AI 变身研究员，关键在于给它下达清晰、智能的指令------也就是写好 Prompt。我的Prompt是这样设计的：
diff
使用sequentialthinking，帮我生成一个A2A（Agent2Agent Protocol）的研究报告，要求如下：
- 将复杂问题拆解为搜索、阅读、推理、验证的循环步骤
- 搜索与验证使用brave-search
- 阅读使用fetch tools
- 思考轮数不少于5轮
- 每次思考前，需要调用brave-search来进行搜索或验证
- 报告需要清晰、完整、全面，具有专业性，并标注引用资料-
核心引擎 -
sequentialthinking： 我告诉 AI："你要扮演一个研究员，使用sequentialthinking这个'大脑'来分步思考，至少思考 5 轮以上，确保深度。" 💪 -
研究方法论 - DeepSearch 循环： 明确要求："你的每一步都要遵循'搜索 -> 阅读 -> 推理 -> 验证'这个循环。" 这是 DeepSearch 的精髓，保证研究的严谨性。
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信息获取 -
brave-search： "搜索和验证信息时，用brave-search这个'超级搜索引擎'，确保信息来源可靠。" 相当于给研究员配备了强大的信息搜集工具。🔍 -
深度阅读 -
fetch tools： "搜索到的摘要不够，要用fetch tools去'精读'网页原文，获取详细内容。" 这是让研究员不能只看标题，要深入细节。📖 -
质量要求 - 专业与引用： "最终报告必须清晰、完整、全面，达到专业水准，并且！一定要像写论文一样，标明所有引用资料来源。" 这样就能够输出更好的质量。🎓
过程拆解：5轮究竟发生了什么？
第一轮：查定义。
它先用 brave-search 搜了 "A2A Protocol"，搞清楚了基本定义。
第二轮：读技术原理。
接着，它去查 A2A 实现的技术细节和关键要素。
第三轮：读标准规范。
不满足于二手资料，它直接找到了相关的标准规范文档，用 fetch 工具进行"精读"。
第四轮：实际应用和挑战。
它调研了 A2A 在实际应用中的案例和面临的挑战。
第五轮：输出报告。
综合所有信息，它开始奋笔疾书，最终生成了一份结构完整、逻辑清晰的报告。
最让我惊喜的是，报告结尾，它还像模像样地列出了参考文献列表！虽然它很谦虚地提示"最好自己再检查一遍"，但我快速浏览了一下，准确度相当高！
数了一下，这份报告足足 3000 多字！这还只是限制了 5 轮思考的结果。如果我把轮数限制放开，输出万字深度报告，感觉也只是时间问题！🚀
人人可造的Agent时代到了
朋友们，这次用 MCP 模拟 DeepSearch 的尝试，只是冰山一角。
它真正让我兴奋的是：有了 MCP 这样的工具，我们普通开发者，也能快速拥有 " AI 超能力" ！ 我们可以自由组合各种 AI 功能，发挥想象力，创造出各种惊艳的、能解决实际问题的 Agent。
Agent 时代真的来了，而且比我们想象的更快！我们正身处这场技术变革的洪流之中，唯有不断学习、拥抱变化、亲身实践，才能不被时代抛下。
想一起站在 AI 浪潮之巅吗？想亲手打造属于你的 AI Agent 吗？
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