AI 深度研究

Thesora

通用 AI 深度研究引擎

面向任何需要证据支撑的深度调研问题,通过多跳推理给出带置信度的结论,每条结论可三级溯源至原始证据。从公司与行业投研起步,也可用于行业可行性研判、竞争格局分析等开放网络调研场景——不替你下结论,只把判断依据摆到台面上。

多跳推理
带置信度下结论
三级溯源
结论 → 证据段落 → 原始来源
8 类研报
投研 + 通用调研模板全覆盖
开放协议
MCP 标准化对外开放

核心能力

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多跳推理下结论

不是检索一轮就交卷。遇到证据缺口会持续追问、补充检索,直到证据链条闭合才给出结论——这是和"一轮检索就撞顶"的传统工具最大的区别。

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置信度量化

每条结论附带置信度评分,综合证据强度、来源权威性与多来源交叉印证程度计算得出。判断有多可靠,摆在明面上,不是黑箱输出。

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三级可审计溯源

结论 → 证据段落 → 原始来源,逐层展开可核查。每一个判断都能点回去看它是从哪段材料、哪个来源推出来的,拒绝无据之言。

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多智能体协同校验

检索、推理、写作、审校由独立环节分工完成,交叉校验彼此的产出,降低单一环节出现幻觉或偏差被直接带进最终结论的风险。

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开放证据层

面向开发者标准化开放数据与证据调用协议,浏览器或代码均可直接对接,不必等待人工排期集成。

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8 类研报模板

单企业尽调、多企业对比、行业研判、通用调研、IC Memo、BP 分析、路演稿生成等——既覆盖投研工作的主要交付形态,也支持行业可行性研判、竞争格局分析等通用深度调研。

深度研究引擎剖析

在结论与研报之下,是一套追求证据闭合而非检索交卷的推理引擎

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多跳证据检索

识别当前证据链条中的缺口,自动生成下一跳检索问题,反复迭代直到结论所需证据基本闭合,而非固定轮次后强行给结论

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置信度评分机制

从证据数量、来源权威性、多源交叉印证三个维度量化打分,低置信度的结论会被明确标注,而不是和高置信度结论混在一起呈现

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三级溯源审计链

每条结论在生成时即绑定其依据的证据段落与原始来源,形成可逐层展开的审计链条,供分析师二次核查

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多智能体分工校验

检索、推理、写作、审校四类角色独立运作又相互校验,降低单一环节的偏差被直接带入最终研报的概率

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开放数据协议层

对外以标准化协议开放证据与工具调用能力,支持浏览器端在线试跑与代码端直接集成两种接入方式

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研报模板引擎

按不同交付场景预置结构化模板,同一套推理结果可以按单企业、行业研判、通用调研、IC Memo 等不同形态组织输出

产品详述

传统的检索工具,给你一堆搜索结果,判断还得自己来做。Thesora 反过来:给你带置信度的判断,加一条可以核查的证据链。它的定位是"证据与事实的裁决引擎",不是替你下结论的顾问——结论是它给的,要不要据此做决策,仍然是你的专业判断。

完整使用链路很直接:提出一个关于公司、行业或某个调研课题的问题,Thesora 通过多跳推理逐步补充证据、收敛结论,最终给出带置信度评分、可逐层溯源的答案,并可导出为单企业尽调、行业研判、通用调研等格式的研报,直接用于内部决策材料。

Thesora 从中文一级市场投研起步,也可用于行业可行性研判、竞争格局分析、企业深度调研等开放网络资料可获取的调研场景。面向机构投资者使用时,只做证据与事实层面的裁决,不构成也不应被理解为投资建议,不替代任何专业投资决策流程。

把不确定的判断,变成可核查的结论

去 Playground 里试跑几个工具,比看再多介绍材料都实在

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