本文介绍了如何利用模型上下文协议（MCP）与Jina AI的API构建深度研究代理，减少自定义代码需求。MCP支持代理通过多个工具链式工作，执行复杂任务。文章展示了学术论文摘要、市场研究和法律合规研究三个示例，强调了MCP在提高效率和整合工具方面的潜力。尽管代理技术尚未成熟，但前景乐观。

Exa推出了一款深度研究代理，能够自主探索网络并快速提供结构化信息。该系统基于LangGraph构建，支持动态任务生成和复杂查询处理，强调可观察性和结构化输出，提升API的可靠性与效率。

OpenAI推出了一种深度研究代理，能够自主进行网络研究和内容合成。本文介绍了如何使用Agenite框架构建AI研究助手，自动搜索和分析数据，生成结构化报告，节省订阅费用。该代理通过用户输入主题，搜索高质量来源，提取数据并生成报告，实现高效研究。