从 “回答者” 进化为 “研究员”:全面解析 Deep Research
1、背景在 AI 问世的两年里,我们习惯了把它当作一个超级百科全书:如果你问它一个事实,它会给出答案;如果你给它一段文字,它会帮你总结。然而,当我们面对“分析某行业未来五年的趋势”或“撰写一份详尽的技术竞品调研报告”这样复杂的任务时,传统的 LLM 往往显得力不从心——它们缺乏深度,容易产生幻觉,且受限于上下文长度。Deep Research正是为了解决这一痛点而生。它不再是一个简单的聊天机器人,而是具备自主推理能力的“AI 研究员”。我将会在下面的内容中深入剖析 Deep Research 的运行机制、其背后的工程挑战以及它如何通过“ReAct 范式”重塑信息获取的方式。2、什么是 Deep ResearchDeep Research 是 专为网页浏览、数据分析和复杂任务处理而优化的全新功能。与普通 LLM “问什么答什么”的被动模式不同,Deep Research 具备主动规划和深度推理的能力。它的核心特征可以概括为:1.自主性(Autonomy): 它可以一边思考,一边“查资料”。它不仅是检索信息,还能自主判断信息是否足够,如果不足,它会主动调整搜索关键词再次检索。2.长链条推理...



