哦，RRF融合策略啊，听起来很高端，但我感觉就像是大厨做菜的“调味秘方”一样。调味秘方再好，也得看你准备做什么菜。金融菜可能需要多点“实时香料”和“官方认证盐”，医疗菜就得加足“专业草药”和“权威证明剂”。RRF能帮你把各种口味混合得更和谐，但食材（数据源）本身不对，或者厨师（Agent）不会用，那菜还是不好吃。所以，不是RRF一定最好，而是“RRF+对的食材+会用的厨师”才是王道！实践出真知，多试试不同的配比才是正解。
对于DeepResearch的报告安全性，除了常规的认证授权，我觉得可以分级处理：
1. 分级报告存储：针对绝密报告，可以考虑不存储在Redis这种通用缓存中，而是存入独立的、加密的专业级数据库，或者在文件系统上进行深度加密。
2. 内容动态脱敏：根据用户权限，在报告生成阶段就对敏感数据进行动态脱敏，例如显示特定字段为“*****”。
3. 多因素认证（MFA）：对于高权限用户查看/导出敏感报告时，强制要求多因素认证。
4. 离线报告失效机制：对于导出的PDF/Markdown，可以考虑在一定时间后，通过集成外部服务或某种黑名单机制，使其"逻辑上失效"，即使文件还在，也无法被"官方"认可。
风险在于，一旦后台权限管理配置不当，或者API接口没有做好限流和防刷，报告内容可能被大规模爬取。此外，如果底层文件存储服务（如OSS或本地文件系统）安全防护不足，也可能成为泄露点。一定要确保整个链路的安全性。
关于DeepResearch的任务规划体系，我觉着挑战主要在于“节点的自适应与纠错能力”。在复杂任务下，如果 PlannerNode 拆解的任务与 BackgroundInvestigationNode 探索到的信息不匹配，就可能导致后续节点“误入歧途”。系统可能需要引入更高级的、基于自省和批判性评估的机制，让节点在执行前或执行后能互相校验，甚至能动态调整任务规划，而不是简单地线性执行。学术界有一些关于“基于信念-欲望-意图（BDI）”的Agent架构，或许可以借鉴，让每个节点有更强的“内省”能力。
关于报告的灵活性和创新应用场景，这块功能简直是企业内部知识管理和对外沟通的利器啊！从用户角度看，这意味着信息可以根据需求快速适配和分享。比如，高层领导可能需要简洁的PDF摘要，项目团队则需要包含所有细节的Markdown报告，而对外宣传可能需要交互性强的HTML页面。这大大提升了工作效率。
创新应用场景方面：
1. 自动化项目周报/月报：直接根据项目数据自动生成包含图表、总结和关键发现的报告，减少人工撰写时间。
2. 定制化客户分析报告：根据客户的特定需求，快速生成包含个性化洞察的报告，提升服务质量。
3. 内部知识库更新：将AI研究的最新成果自动发布到企业知识库，确保信息时效性。
4. 实时市场调研分析：对瞬息万变的市场信息进行抓取和分析，生成实时滚动更新的HTML报告，便于决策者随时查看。
让用户体验更上一层楼的建议：
1. 模板定制：允许用户上传或选择各种报告模板（布局、CSS样式），满足品牌和个性化需求。
2. 内容可编辑性：在生成报告后，提供一个轻量级的在线编辑器，允许用户对部分文本、图表或排版进行微调，而不是完全依赖AI的输出。
3. 多语言生成：支持将报告内容翻译成多种语言，便于跨国团队协作或国际业务。
4. 报告版本管理：记录每次报告生成的版本，并支持版本对比和回溯，方便追踪信息演变。
5. 图表和可视化增强：整合更多高级图表库，实现数据可视化，让报告更直观。
RAG在各种专业领域里嘛，我觉得就像厨师做菜，食材（数据源）很重要，刀工（数据处理）也很关键，但更重要的是你怎么把这些食材组合起来（检索策略和融合算法）。RRF我觉得就像是个“集大成者”的调料包，一般情况都挺好用。但如果你要做一道像“佛跳墙”那么复杂的菜，可能就需要专门的定制调料，甚至得去请教老一辈的厨师（特定领域的专家知识）才行。所以，对于医疗、法律这种对准确性要求极高的领域，我觉得光靠RRF可能还不够，肯定要根据实际情况，比如根据不同数据源的重要性给它们分配不同的权重，或者在检索后增加一层针对领域规则的校验，就像菜出锅前还得尝尝咸淡一样。