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Deep Research 是一个基于大语言模型的深度研究报告生成平台。本文通过详细的架构分析和技术实现细节，为开发者提供构建智能研究助手系统的最佳实践参考。

深入解析 DeerFlow 多智能体研究系统的技术架构与实现细节。文章详细剖析了基于 LangGraph构 建的模块化工作流，从协调器、规划器到研究团队的完整智能体协作机制，涵盖Python现代技术栈、异步处理等核心技术。通过详细流程分析和独立入口函数设计分析，展示了如何构建生产级的AI研究助手系统，为开发者提供多智能体系统设计的最佳实践参考。

本文探讨了上下文工程的核心概念与实践方法，阐述了从提示工程到上下文工程的演进过程，详细分析了上下文的组成要素、重要性及其在智能体开发中的关键作用，并通过LangGraph等实例展示了如何有效实现上下文管理。

详细记录如何在 Dify 大语言模型应用开发平台中，通过 MCP 协议及 MCP Proxy 连接 ClickHouse 数据库，实现数据分析与可视化的完整教程。包含环境配置、服务部署和实际应用案例。