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写在前面
大型语言模型（LLM）已成为我们获取信息、生成内容的重要工具。但它们的知识大多截止于训练数据的时间点，对于需要实时信息、跨领域知识整合、多角度观点比较的深度研究 (Deep Research) 任务，它们往往力有不逮。如何让 LLM 突破自身知识的局限，像人类研究员一样，在浩瀚的互联网中探索、筛选、分析并最终形成有理有据的洞见？
答案在于构建 LLM Agent，并为其配备强大的工具，其中网络搜索 (Web Search) 无疑是最核心的工具之一。你需要一个支持稳定高效的 Web Search的“MCP Server”。LLM Agent 如何据此，从一个模糊的研究问题出发，一步步深入，最终完成一次“深度研究”？
本文将深入剖析 LLM Agent 利用 Web Search MCP Server 实现 Deep Research 的核心逻辑，涵盖规划、行动、观察、反思的完整流程。