def reflect_node(state: ResearchState) -> dict:
"""Reflexion 式自我批评：检查草稿信息是否充分、引用是否真的支持结论。
提示词： f"研究问题：{state['query']}\n\n报告草稿：\n{state['draft_report']}\n\n"
f"可用资料：\n{sources_text}\n\n"
"检查：1）是否有结论缺乏资料支持或引用编号对不上；2）是否有明显信息缺口。"
问题是你的reflect我觉得不太reflect更像是review/check,因为你的上一步骤是把web search的信息组合到一起，只是搜集的信息而没有thinking,去正式解决问题，如果是像llm的技术这种本就是搜索类的问题还好，如果是探究类的比如数学证明，那你这个就缺少了最重要的思考、执行的一步，只是收集了信息，但没有高效的利用起来，我认为reflect的前一步应该是think而不是data collect;
def reflect_node(state: ResearchState) -> dict:
"""Reflexion 式自我批评：检查草稿信息是否充分、引用是否真的支持结论。
提示词： f"研究问题：{state['query']}\n\n报告草稿：\n{state['draft_report']}\n\n"
f"可用资料：\n{sources_text}\n\n"
"检查：1）是否有结论缺乏资料支持或引用编号对不上；2）是否有明显信息缺口。"
问题是你的reflect我觉得不太reflect更像是review/check,因为你的上一步骤是把web search的信息组合到一起，只是搜集的信息而没有thinking,去正式解决问题，如果是像llm的技术这种本就是搜索类的问题还好，如果是探究类的比如数学证明，那你这个就缺少了最重要的思考、执行的一步，只是收集了信息，但没有高效的利用起来，我认为reflect的前一步应该是think而不是data collect;