人工智能（AI）技术正在引发知识发现、验证与应用方式的范式转变——传统研究方法依赖手动文献综述、实验设计和数据分析，如今正逐渐被能够自动化实现端到端研究工作流的智能系统所补充或替代。

Deep Research 的出现，标志着大语言模型（LLM）、先进信息检索系统与自动化推理框架的融合，重新定义了学术研究与实际问题解决之间的边界。

日前，浙江大学团队在一篇综述文章中通过 95 页内容详细介绍了 Deep Research 系统在学术、科学、商业和教育应用中具有代表性的架构模式、实现方法以及领域特定的适应性。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2506.12594

他们指出，先进推理架构、多模态集成、领域专业化、人机协作以及生态系统标准化等研究方向，有望成为塑造这一技术未来发展的关键方向。

这有助于我们对人工智能增强型知识工作的理论理解，以及更强大、更负责任、更易访问的研究技术的实际开发。

定义、技术演进与应用

Deep Research 是指系统地应用人工智能技术来自动化和增强研究流程。涵盖以下三个核心维度：

• 智能知识发现：实现跨异构数据源的文献检索、假设生成及模式识别自动化；

• 端到端工作流程自动化：将实验设计、数据采集、分析及结果解读整合为统一的人工智能驱动流程；

• 协作智能增强：通过自然语言界面、可视化工具及动态知识表征促进人类与人工智能的协作。

区别于一般的 AI 助理（如ChatGPT）、单一功能工具和纯 LLM 应用，Deep Research 系统能够自主利用专门工具、整合跨领域知识并编排完整的研究任务。截至目前，Deep Research 系统经历了以下三个关键发展阶段。

图｜Deep Research 演化时间轴。（来源：该论文）

在演进与技术框架方面，研究团队通过四项核心技术能力，对 Deep Research 系统进行了全面的技术分类，如下：

• 基础模型及推理引擎：决定系统理解和生成研究知识的能力。
  

• 工具利用与环境交互：与外部环境交互、利用各类工具资源。
  

• 任务规划与执行控制：规划复杂任务并可靠地执行工作流。
  

• 知识综合与结果生成：将获取的知识综合为可靠输出。

目前，Deep Research 包括四种典型体系架构模式。如下：

单体架构：所有功能模块在一个统一框架内紧密集成，由中央推理引擎统一控制，具有全局共享内存和顺序流程。其优点是整体连贯性强、推理一致，但扩展性和并行能力受限。

流水线架构：将研究流程拆分为一系列按序执行的专门处理阶段，通过标准化接口串联。每个阶段独立完成特定任务，数据以固定格式在阶段间传递，这提高了模块复用和定制灵活性，但遇到需要跨阶段反复迭代的复杂推理时可能效率不高。

多智能体架构：由多个自主智能体协作完成研究任务。不同智能体分工明确，通过消息传递协议协调。这种架构擅长并行处理和专业化，但需解决一致性和协调问题。

混合架构：结合以上多种架构形式，各取所长。混合架构灵活且针对不同任务优化，但实现复杂度较高。

Deep Research 已在多个领域实现应用，涉及学术科研、科学发现、商业、财务分析、教育和个人知识管理等领域。

在学术研究领域，Deep Research 可以显著增强科研工作流。借助这类平台，用户可以高效完成文献的自动查找与综合分析，快速梳理已有研究成果，并识别学术空白；除了总结已有知识，系统还能发掘不同领域之间未曾建立联系的交叉点，推动创新方向的产生；还可以基于大量文献抽取潜在因果关系，提出可验证的研究假设。与此同时，通过概念映射与术语统一该系统能够促进跨学科知识的整合与流动。

Deep Research 在教育领域的应用包括个性化学习支持、教育内容开发和研究技能训练。它能够根据个人兴趣和知识空白生成个性化学习计划，提供知识结构图谱、学习资源和前置要求。同时，Deep Research 也能协助教师生成课程大纲和教学资源，确保教育内容的全面性和结构化。在研究技能训练方面，Deep Research 通过指导性实践和反馈有效地教授研究方法，帮助学生提升研究能力。

在科学发现领域，Deep Research 在一定程度上参与了知识创造过程。该系统能够处理大规模数据并从中发现宏观模式，广泛应用于气候科学等领域；还可以基于最佳实践生成实验方案并进行理论验证，帮助加速科学实验设计过程；同时整合文本和图表信息，识别文献中的结论冲突并提供解决方案；以及在自主科学发现上展现了自动化流程，如 AI Scientist 系统演示了假设生成、实验执行与理论修正的闭环过程。

在商业环境中，Deep Research 能够支撑战略决策，整合多渠道信息，为市场调研和竞品分析提供详尽的竞争格局分析，识别市场机会；还可以通过整合多维度信息，支持投资评估并提供风险分析，帮助企业识别潜在威胁并估算影响，进而为战略决策提供依据；以及帮助企业优化业务流程，通过识别跨行业的最佳实践，提供行业标杆和改进机会，从而生成详细的变革实施计划。

在金融分析中，Deep Research 能够帮助分析股票、项目等投资标的，为投资决策提供全面的资产评估；通过整合财务指标和市场地位等信息，这类系统能够辅助投资研究与尽职调查；开源工具如 n8n 可集成金融数据源，自动化资产分析，深入评估公司管理层的历史业绩、领导风格和声誉；对于金融趋势分析，通过多因子分析帮助识别市场走势，并通过工具如grapeot/agent进行趋势分析，进一步揭示因果关系。

在个人知识管理应用方面，Deep Research 能够帮助用户组织和利用信息，促进个人成长，自动将个人信息组织成结构化的知识体系，识别内容间的联系并发现知识空白，还能从复杂资料中提取概览或进行详细分析，适应不同的用户需求。根据个人兴趣，提供个性化学习建议，帮助制定学习计划并提升个人技能。对于重要的个人决策，系统能够提供综合分析，帮助用户在多重标准、偏好和预测结果的基础上做出明智的选择。

整体而言，深度研究技术不仅优化了传统知识工作流程，更重要的是开启了一种全新的人机协作范式，有望全面重塑未来知识发现与利用的方式。

当前挑战

然而，要想实现可靠的 Deep Research 系统，还需要克服多方面难题。

首先，Deep Research 系统存在信息准确性与幻觉问题。为此先进系统需要引入事实校验和溯源机制，确保每条生成的内容可追踪到具体来源；此外，一些系统还开发了矛盾检测功能，在多条资料存在冲突时及时提示用户并请求决策。

同时，Deep Research 系统也存在隐私与安全问题，由于涉及大量用户查询和敏感外部数据，必须采取技术隔离、访问控制以及合规适配等多层次的保护措施，保障敏感信息不被泄露。而且，由于系统常整合大量外部文献和网络内容，需要确保引用准确归因、尊重知识产权。

此外，在可解释性和透明度上。透明解释是科学应用的基本要求，值得信赖的 Deep Research 系统必须提供对其推理过程和来源的洞察,可以推理跟踪文档，为所有信息提供明确的归属，并允许验证。将 Deep Research 系统集成到知识工作流中也会带来重要的道德考虑和技术限制，例如信息完整性、隐私保护、来源归属和知识产权以及可访问性。

未来方向

尽管 Deep Research 技术发展迅速，但仍有诸多前沿课题值得进一步探索。

提升推理深度和广度是下一代 Deep Research 的基础。首先，通过先进推理架构提升深度研究系统的能力，包括利用信息压缩和外部记忆扩展上下文窗口，以及融合符号逻辑与神经网络提高推理的可靠性和可解释性。其次，从相关性分析迈向因果推断，通过构建因果模型和模拟干预增强系统在复杂领域的洞察力。最后，通过多维不确定性建模和贝叶斯推理，更好地表征知识中的不确定性，提高推理结果的可信度。

同时，Deep Research 系统还需从文本扩展到图像、音频、视频等多模态，以实现更全面的分析。未来系统将具备解读科学图像（如图表等）的能力，从视觉数据提取知识并与文本结合，拓宽信息来源。同时，系统还能处理视频和语音内容，提取其中信息融入研究过程。此外，需要建立跨模态推理技术，确保不同模态信息一致，并生成多模态输出更有效传达研究发现。

另外，为特定领域定制 Deep Research 系统可提升其表现。例如在科学研究中，对模型进行领域适应并融入科研流程，可满足各学科特有需求；在法律领域，引入案例推理和法规解读等专门组件可提供精确法律分析；在医疗领域，强化临床证据综合并结合患者特征的个性化应用，可辅助循证医疗。通过这些领域优化，深度研究系统在专业环境中将更高效、更契合实际需求。

最后，必须聚焦人机协作和标准化。协作方面，应该构建交互式研究流程，让用户与AI迭代完善研究问题；系统可根据用户专业水平调整响应，实现人机优势互补的高效合作。标准化方面，提出建立统一框架和协议，使不同系统能够协同工作，并制定通用评估标准，确保互操作性和性能可比性。在人机联合创作的场景，发挥各自优势。

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编辑：Zero