aliyun-qwen-deep-research

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Model Studio Qwen Deep Research

検証

mkdir -p output/aliyun-qwen-deep-research
python -m py_compile skills/ai/research/aliyun-qwen-deep-research/scripts/prepare_deep_research_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-qwen-deep-research/validate.txt

合格基準：コマンドが 0 で終了し、output/aliyun-qwen-deep-research/validate.txt が生成されます。

出力とエビデンス

• 調査目標、確認の回答、正規化されたリクエストペイロード、最終レポートのスナップショットを output/aliyun-qwen-deep-research/ に保存します。
• 保存する各実行には、正確なモデル、リージョン、enable_feedback の設定を記録します。

単一のチャット補完ではなく、複数段階にわたる詳細な調査ワークフローをユーザーが求めている場合に、このスキルを使用します。

重要なモデル名

次のいずれかのモデル文字列を正確に使用します。

• qwen-deep-research
• qwen-deep-research-2025-12-15

選択の指針：

• 現在のメインラインモデルには qwen-deep-research を使用します。
• MCP ツール呼び出しに対応し、再現性がより高いスナップショットが必要な場合は、qwen-deep-research-2025-12-15 を使用します。

前提条件

• 仮想環境に SDK をインストールします。

python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install dashscope

• 環境に DASHSCOPE_API_KEY を設定するか、~/.alibabacloud/credentials に dashscope_api_key を追加します。
• このモデルは現在、中国本土（北京）リージョンに適用され、OpenAI 互換モードとは異なる独自の API 形式を使用します。

正規化インターフェース（research.run）

リクエスト

• topic（文字列、必須）
• model（文字列、任意）：デフォルトは qwen-deep-research
• messages（array、任意）
• enable_feedback（bool、任意）：デフォルトは true
• stream（bool、任意）：true である必要があります
• attachments（array、任意）：画像 URL と関連するコンテキスト

  レスポンス

  • status（文字列）：thinking、researching、finished などの段階ステータス
  • text（文字列、任意）：ストリーミングされるコンテンツのチャンク
  • report（文字列、任意）：最終的な構造化調査レポート
  • raw（オブジェクト、任意）

  クイックスタート

  python skills/ai/research/aliyun-qwen-deep-research/scripts/prepare_deep_research_request.py \
    --topic "Compare cloud video generation model trade-offs for marketing automation." \
    --disable-feedback
  

  運用ガイダンス

  • ストリーミング出力のみが返されます。
  • 最初のトピックは具体的かつ範囲を限定してください。幅広いトピックでは、長い反復検索プランが実行されることがあります。
  • モデルから追加の質問があり、制約がすでにわかっている場合は、無駄なやり取りを避けるため、明示的に回答してください。
  • 安定した評価実行や MCP ツール呼び出しへの対応が必要な場合は、スナップショットモデルを使用します。

  出力先

  • デフォルトの出力先：output/aliyun-qwen-deep-research/requests/
  • OUTPUT_DIR でベースディレクトリを上書きできます。

  参考資料

  • references/sources.md