研究拆解：不同 Agent 分別負責定義問題、蒐集資料、建構觀點、反證與風險檢核

Gemini 的 Deep Research 現在已能把資訊圖表一併納入報告輸出：圖像由 Nano Banana Pro 生成，表格則以 HTML + CSS 的形式呈現，讓研究結果不只「寫得出來」，也能「看得懂、拿去用」。

從工作拆解來看，Gemini Deep Research 本質上就是一個多代理（multi-agent）協作流程：多個研究 Agent 針對同一題目分頭蒐集、整理、比對與推論；每個階段會有一個「總管（orchestrator）」負責檢核一致性、補洞與風險控管，直到形成可交付的研究結論。

而 Nano Banana Pro 的角色，等於是被納入這條流水線的「視覺化 Agent」。它通常不在研究初期就介入，而是在研究逐步收斂、要進入「定稿與包裝」的階段才進場，把關鍵概念轉譯成可視化的圖表、流程圖、示意圖，並配合 HTML/CSS 表格把數據與比較結果做成可直接嵌入的版面。

把這套模式抽象化之後，我們也可以在 Google Opal 裡實作相近的流程，甚至進一步擴展成更可控、可重用的「研究流水線」

1). 研究拆解：不同 Agent 分別負責定義問題、蒐集資料、建構觀點、反證與風險檢核。

2). 總管治理：在每個階段設置檢核點（checkpoints），明確規範輸出格式、引用規則與品質門檻。

3). 視覺與交付模組化：把圖表生成、表格版型、摘要模板、行動建議清單做成可拔插元件，讓不同題目可以快速複用。

4). 擴展方向：再加上一個「讀者/決策者 Agent」做受眾適配（高階摘要 vs. 專業附錄），或加上「情境模擬 Agent」把研究結論推進到策略選項與情境推演，讓輸出從報告升級為可行動的決策包。

只是目前Opal的限制頗多，稍微複雜的流程，Token一下就用光，然後工作流程就掛在半路了。