深度研究：让AI从简单的“答案引擎”向主动的“研究伙伴”迈进

随着大型语言模型（LLM）和人工智能代理（AI Agents）技术的飞速发展，一种全新的研究范式——“深度研究”（Deep Research）——正在重塑知识工作和学术探索的边界。深度研究是一种由OpenAI于2025年2月推出的智能体产品，基于优化后的o3推理模型开发，通过强化学习技术整合多模块协作，可在5至30分钟内生成研究报告级成果。OpenAI对Deep Research的描述是：“一种可以独立为你完成工作的代理——你只需给出提示，ChatGPT就会查找、分析并综合数百个在线资源，生成相当于研究分析师水平的全面报告”。Deep Research是一种基于大语言模型（LLMs）的主动探索与复杂推理框架，旨在通过多轮检索、任务规划和结构化分析，解决需要深度信息整合的复杂研究问题。

简单地说，深度研究是一个以大模型能力为基础、集合了检索与报告生成的端到端系统，它结合用户的问题，对信息进行迭代搜索和分析，并生成详细报告作为输出。 DeepResearch通常指由人工智能驱动的深度研究助手，能够自主地在网络上进行多步骤的调研，并将搜索到的信息进行分析和综合，最终生成结构完整、内容详实的报告。DeepResearch的核心是让人工智能像人类研究员一样，自主地规划研究步骤、迭代搜索信息、交叉验证信源，并最终产出结构化的深度报告。这标志着AI正从一个简单的“答案引擎”向主动的“研究伙伴”演进。

作为一种报告生成系统，DeepResearch以用户的查询为输入，利用大型语言模型（LLM）作为代理，迭代地搜索和分析信息，最终输出一份详尽的报告。
深度研究采用迭代式深度推理模式，将研究拆分为多个回合，每个回合输出 “思考 – 报告 – 行动” 三元组。其中，“思考” 分析当前信息缺口并决定下一步行动，“报告” 提炼已验证的核心结论并作为“永久记忆” 存入证据库，“行动” 调用工具填补信息缺口。DeepResearch的典型流程包括以下步骤： 1、问题拆解与研究规划：面对复杂的用户查询，系统首先会将其分解为一系列更小、更易处理的子任务，制定详细的研究计划。2、信息检索与分析：在明确计划后，LLM代理会调用工具（如搜索引擎、网页浏览插件等）来自主检索信息。它会智能地决定哪些子任务可以并行执行、哪些需要按顺序进行，并在每一步对获取的信息进行理解和推理，以决定下一步行动。3、综合与报告生成：当模型判断已经收集了充分的信息后，就进入综合阶段。它会将零散的信息进行整合和批判性评估，提炼出关键主题和发现，并按照逻辑结构组织成报告。DeepResearch适用于复杂的研究型任务，需要产出详尽报告或分析结论的场景。例如，市场调研、学术综述、专业报告撰写等，这些任务通常涉及广泛的信息收集和综合分析，DeepResearch能够自动化地完成这些繁琐步骤。

深度研究的技术发展经历了三个阶段：2023-2025年2月的起源与早期探索阶段，以谷歌Gemini实现初步深度研究功能为标志；2025年2-3月的技术突破与竞争角逐阶段，OpenAI发布Deep Research，Perplexity推出免费服务，大量开源项目涌现；2025年3月至今的生态系统扩张与多模态整合阶段，商业巨头与开源社区共同推动技术向多模态和多智能体协作方向发展。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。它不仅改变了研究工具的形式，更重塑了知识探索的范式，使AI从辅助工具转变为研究主体的协作伙伴。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。截至2025年末，基于AI的深度研究已经从一个前沿概念，发展成为一个对知识生产和传播方式产生深远影响的强大范式。通过自主化、系统化和深度化的分析，深度研究不仅在科学研究领域极大地提升了效率和准确性，催生了“AI for Science”的新浪潮，大大提高了研究效率，拓展了研究的边界和可能性，而且在教育领域通过实现真正的个性化学习，显著提升了学习成果和学习深度，从而有望深刻改变学习和科学研究的方式。然而，技术上的可靠性、可解释性挑战，以及数据偏见、伦理规范和教育公平性等社会问题，构成了深度研究未来发展道路上必须跨越的障碍。深度研究的应用需要平衡效率与质量、创新与规范、自动化与人本化之间的关系，避免过度依赖和伦理风险。
展望未来，随着AI模型向文本、图像、语音、视频等多模态数据处理能力的提升，深度研究将能够更全面地分析复杂问题，多模态整合将成为深度研究的核心发展方向。
通用型研究助手将继续发展，但更大的价值在于垂直领域的深耕。多智能体协同将成为处理极端复杂任务的主流架构；
深度研究的核心价值将更多地体现在“人机协作”上。AI将作为人类研究员和学习者的强大认知增强工具，将我们从繁琐的劳动中解放出来，去探索更广阔的未知领域，去攀登更险峻的智慧高峰。深度研究将在更多领域展现其价值，成为推动知识创新和学术进步的重要力量。

2025年11月22号，OpenAI发布了关于GPT-5的早期科学实验报告，正在向我们展示AI4S的全自动科研未来。

在 OpenAI 与范德堡大学、加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、牛津大学、剑桥大学、劳伦斯利弗莫尔国家实验室和杰克逊实验室等大学和国家实验室合作者共同撰写的论文 Early science acceleration experiments with GPT-5 中，他们详细阐述了 GPT-5 帮助研究人员以新颖方式综合已知结果，进行有力的文献综述，加速艰难计算，甚至生成未解命题的新证明。