一、背景與行業環境

1.1 DeepResearch 的誕生與戰略意義

? ? ? ?ChatGPT DeepResearch（深度研究）是 OpenAI 于 2025 年 2 月 3 日正式發布的全新 AI 智能體產品，是繼 o3-mini 模型發布后，OpenAI 在 AI 研究領域的又一重大突破。這一功能的推出標志著人工智能從簡單的對話交互向復雜的專業研究領域邁出了關鍵一步，為科研人員、金融分析師、政策制定者等知識密集型工作者提供了前所未有的研究輔助能力。

? ? ? DeepResearch 的誕生背景與當前 AI 技術發展階段和市場需求密切相關：

1. AI 技術演進的必然趨勢：隨著大語言模型（LLM）能力的不斷提升，特別是推理能力的顯著增強，AI 從簡單的信息檢索和回答向復雜的研究任務轉變成為可能。DeepResearch 正是這一趨勢下的產物，代表了 AI 技術從 "回答問題" 到 "解決問題" 的重要跨越。

2. 研究效率提升的迫切需求：在學術研究、金融分析、市場調研等領域，專業人士需要花費大量時間進行信息收集、整合和分析。DeepResearch 能夠在 5 到 30 分鐘內完成傳統上需要數小時甚至數天的研究工作，極大地提高了研究效率。

3. 競爭環境的直接推動：DeepSeek 等競爭對手的快速崛起給 OpenAI 帶來了巨大壓力。特別是在 Humanity's Last Exam（HLE）測試中，DeepSeek 的 R1 模型達到 9.4% 的準確率，這促使 OpenAI 加速推出 DeepResearch 功能以保持技術領先地位。

4. 多步驟推理能力的成熟：OpenAI 的 o3 模型通過端到端強化學習訓練，在復雜任務拆解與多步推理方面取得了突破性進展，為 DeepResearch 提供了強大的技術支撐。

? ? ? ?DeepResearch 的推出不僅是 OpenAI 的技術展示，更是對整個 AI 研究工具市場的重塑。它將 AI 研究助手從簡單的信息檢索工具轉變為能夠生成高質量研究報告的核心引擎，開啟了 AI 研究工具的平民化時代。

1.2 行業環境與市場需求分析

? ? ?DeepResearch 所處的 AI 研究工具市場正處于快速發展階段，呈現出以下幾個關鍵特征：

1. 研究工具的智能化升級：2024 年末至 2025 年初，隨著 DeepSeek-R1 模型的發布，AI 研究工具逐漸成為新的搜索標準。市場對能夠進行長期思考和推理的 AI 研究助手需求激增，傳統搜索引擎已無法滿足專業研究需求。

2. 競爭格局多元化：DeepResearch 市場呈現出多元化競爭態勢。除 OpenAI 外，Google、Perplexity 等科技巨頭也推出了類似功能。Google 于 2024 年 11 月首次推出 DeepResearch 功能，早于 OpenAI；Perplexity 則于 2025 年 2 月 13 日推出了定位于 "AI 時代的顛覆性研究利器" 的 DeepResearch 產品。

3. 開源與閉源并存的技術生態：技術形態上，DeepResearch 呈現出閉源商業化與開源社區化并存的趨勢。閉源版本（如 OpenAI）依托強大的算力和專有數據集提供更高精度；開源版本（如 node-DeepResearch）則通過社區協作降低成本，推動技術普及。

4. 用戶需求分層明顯：市場需求呈現出明顯的分層特征：

   • 高端專業用戶：如金融分析師、科研人員等，需要高精度、可靠的研究支持，愿意為高質量服務支付溢價

   • 普通用戶：需要基礎研究輔助，對成本較為敏感

   • 企業用戶：需要規模化、定制化的研究解決方案

5. 行業應用場景擴展：DeepResearch 的應用場景不斷擴展，從最初的學術研究擴展到金融分析、市場調研、政策制定等多個領域。據騰訊科技分析，未來 DeepResearch 將與 Operator 結合，形成完整的 "研究 - 執行" 閉環，進一步擴展應用邊界。

6. 算力與成本挑戰：高性能的 AI 研究工具對算力需求極高，研究任務的復雜性越高，所需的計算時間和能耗也越大。這限制了其在普通用戶中的普及性，也成為技術發展的重要挑戰。

下表對比了主要 DeepResearch 產品的市場定位與定價策略：

二、技術原理與實現邏輯

2.1 DeepResearch 的核心技術架構

? ? ? ?DeepResearch 是一個復雜的 AI 系統，其技術架構由多個協同工作的核心模塊構成，形成了一個完整的智能研究系統。

2.1.1 基礎技術棧

? ? ?DeepResearch 建立在 OpenAI 最新的技術基礎之上，其核心技術棧包括：

1. o3 大語言模型：DeepResearch 的技術基礎是 OpenAI 最新的 o3 大語言模型。o3 模型專為推理、數據分析和多模態處理優化，能夠處理文本、圖像和 PDF 等多種輸入格式。在訓練過程中，模型通過強化學習（RL）完成了大量復雜的瀏覽和推理任務，涵蓋多個領域。

2. 端到端強化學習：DeepResearch 采用端到端的強化學習方法進行訓練，能夠規劃和執行多步驟的搜索策略，并根據需要進行回溯和調整。這種創新的學習方式打破了傳統機器學習需要人為劃分訓練階段的限制，使模型能夠像人類研究者一樣進行整體性的思考和決策。

3. 網頁瀏覽與數據處理能力：DeepResearch 整合了高級搜索技術（如 Jina Reader、Firecrawl）與自然語言處理（NLP）算法，能夠從互聯網、學術數據庫和社交媒體中提取高質量信息，并通過語義分析剔除冗余數據。

4. Python 工具集成：DeepResearch 能夠使用 Python 工具進行數據處理和可視化，增強了其數據分析和報告生成能力。它可以瀏覽用戶上傳的文件，使用 Python 工具進行數據處理，并在報告中嵌入圖表和圖像。

2.1.2 四大核心模塊

? ? ?DeepResearch 由四個協同工作的核心模塊構成，形成了一個完整的智能研究系統：

1. 信息發現模塊：類似于系統的 "探索者"。它能夠敏銳地在學術數據庫、科研機構網站、專業論壇等多個平臺中定位有價值的信息。這個模塊不僅具備強大的檢索能力，還配備了先進的信息篩選機制，能夠基于關鍵詞、語義關聯、時效性和可信度等多維度標準，快速過濾出高質量的研究素材。

2. 信息綜合模塊：扮演著 "整合者" 的角色。它能夠將來自不同渠道的零散信息梳理成系統化的知識體系。無論是處理文字報告、分析數據圖表，還是理解專業圖片，這個模塊都能夠準確把握信息之間的邏輯關系，提煉出關鍵要點。

3. 推理模塊：賦予了系統類人的思考能力。它運用邏輯推理和知識圖譜技術，對收集到的信息進行深度分析和推導。在面對復雜的科學問題時，推理模塊能夠基于已知事實進行嚴謹的論證；在進行市場分析時，它會綜合考慮歷史數據、市場動態和政策環境，做出合理的預測。更重要的是，這個模塊具備自我修正能力，能夠根據新發現的信息及時調整推理路徑。

4. 輸出模塊：是系統的 "表達者"，負責將研究成果轉化為專業的呈現形式。它能夠根據用戶需求，生成格式規范的報告、論文或分析圖表。在這個過程中，系統會嚴格遵循學術規范，為每個結論提供準確的來源引用，確保研究成果的可靠性和專業性。

? ? ? ?這四個模塊的協同工作，類似于一個多 Agent 的協同工作系統，使 DeepResearch 能夠完成從信息收集到綜合分析再到專業報告生成的完整研究流程。

2.2 深度研究的工作流程與機制

? ? ? ?DeepResearch 的工作流程可以分為三個主要階段：意圖理解與規劃、信息搜索與匯總、專業報告生成。

2.2.1 意圖理解與規劃階段

? ? ?在這一階段，DeepResearch 會根據用戶的輸入分析并理解用戶的意圖，期間可能會通過反問用戶獲取更精確的信息。待 DeepResearch 認為獲取到足夠信息后，便會進入下一階段：

1. 用戶意圖識別：DeepResearch 首先對用戶的問題進行語義分析，識別用戶的研究主題、研究范圍和具體需求。這一過程類似于人類研究者明確研究問題的過程。

2. 問題分解與規劃：DeepResearch 將復雜的研究問題分解為多個子問題，并規劃研究路徑和方法。這一過程類似于人類研究者制定研究計劃的過程。

3. 信息需求確定：基于問題分解的結果，DeepResearch 確定需要收集的信息類型和來源，為下一階段的信息搜索做準備。

? ? ? ?值得注意的是，OpenAI 的 DeepResearch 并未在這一階段結束后顯式地給出寫作大綱之類的東西。但為了能生成專業的長篇報告，以及方便指導后續的信息搜索，生成有指導意義的寫作大綱是有必要的，類似 "Plan-and-Solve" 的思路，先充分規劃，再有效執行。

2.2.2 信息搜索與匯總階段

? ? ? ?在這一階段，DeepResearch 會依照上一階段的理解，自主地從互聯網上搜索并總結有效信息，這一階段包含了網頁搜索、網頁瀏覽、文件閱讀等步驟：

1. 循環推理機制：與大多數 RAG 系統試圖一步到位地回答問題不同，DeepResearch 的核心在于其循環推理機制。通過這種機制，它會持續搜索信息、閱讀相關來源并進行推理，直到找到答案或耗盡 token 預算。

2. 信息檢索與驗證：DeepResearch 利用搜索引擎查找相關信息，并通過瀏覽網頁內容提取關鍵信息。這一過程可能會進行多次迭代，直到獲取足夠的信息或達到預設的搜索深度。

3. 信息整合與分析：DeepResearch 將從不同來源獲取的信息進行整合和分析，識別信息之間的關聯和矛盾，形成初步的研究結論。

? ? ? ?這一階段其實是 ReactAgent 的設計思路，給 Agent 輸入 query，Agent 反復利用所提供的工具自主搜索網頁、閱讀網頁、總結信息并反思，直到任務完成。

2.2.3 專業報告生成階段

? ? ?在上一階段結束后，DeepResearch 已經具備了完成寫作的所有知識，結合這些知識，最終生成一個專業的長篇報告：

1. 結構化輸出：DeepResearch 將收集到的信息和分析結果組織成結構化的報告，通常包括摘要、引言、主體部分、結論和參考文獻等部分。

2. 引用與驗證：DeepResearch 為每個結論提供清晰的引用來源和對其思考過程的總結，便于用戶查閱和驗證信息。這種透明性是 DeepResearch 與傳統 AI 工具的重要區別之一。

3. 數據可視化：DeepResearch 能夠使用 Python 工具創建數據可視化圖表，并將其整合到報告中，增強了報告的可讀性和專業性。

? ? ? ? DeepResearch 特別擅長尋找冷門、非直觀信息，通過一次查詢即可幫助用戶卸載并加速復雜、耗時的網絡調研任務，從而節省時間。它能夠獨立從網絡上發現、推理并整合各類見解，為用戶提供全面、深入的研究成果。

2.3 與傳統 RAG 系統的區別與創新

? ? ? ?DeepResearch 與傳統的檢索增強生成（RAG）系統在設計理念和技術實現上存在顯著差異，代表了 AI 研究工具的新一代發展方向。

2.3.1 核心差異

1. 循環推理機制 vs 單次檢索：與大多數 RAG 系統試圖一步到位地回答問題不同，DeepResearch 的核心在于其循環推理機制。通過這種機制，它會持續搜索信息、閱讀相關來源并進行推理，直到找到答案或耗盡 token 預算。

2. 多步驟任務規劃 vs 簡單檢索：DeepResearch 能夠自主規劃研究路徑并動態調整方向，處理復雜的多步驟研究任務。而傳統 RAG 系統通常只能進行簡單的單次檢索和回答。

3. 深度思考時間 vs 即時響應：DeepResearch 允許 5 到 30 分鐘的深度思考時間，類似于人類研究者的思考過程。而傳統 RAG 系統通常追求即時響應，難以進行深入的信息整合和分析。

4. 專業報告生成 vs 簡短回答：DeepResearch 能夠生成完整的研究報告，包括引用來源、數據可視化和詳細分析。而傳統 RAG 系統通常只能提供簡短的回答或摘要。

2.3.2 關鍵創新點

1. 端到端強化學習：DeepResearch 在訓練過程中采用了與 OpenAI o1 相同的強化學習方法，并針對瀏覽器和 Python 工具的使用進行了真實任務訓練。這種訓練方式使模型能夠像人類研究者一樣進行整體性的思考和決策。

2. 動態搜索策略：DeepResearch 能夠根據實時信息動態調整搜索策略，確保信息最新最相關。在研究新興技術趨勢時，它可以實時調整搜索方向，保持研究的前沿性。

3. 多模態處理能力：DeepResearch 能夠處理文本、圖像和 PDF 等多種數據類型，為跨學科研究提供支持。它不僅能分析學術論文的文本內容，還能解讀其中的圖表和公式。

4. 結果驗證與可信度評估：DeepResearch 在生成回答時會評估信息的可信度，并在報告中明確標注不確定性。這有助于用戶判斷信息的可靠性，避免完全依賴可能存在錯誤的 AI 輸出。

? ? ? ?從本質上講，DeepResearch 是一個升級版的 RAG 應用，它利用 ReAct/Plan And Solve 等模式構建了垂直領域的 Agent，具備文章分解規劃生成、資訊獲取分析的能力。這種設計使它能夠處理比傳統 RAG 系統更為復雜的研究任務，代表了 LLM 應用的高級范式。

三、性能評估與 Benchmark 分析

3.1 人類終極考試 (HLE) 表現分析

? ? ? ?DeepResearch 在 "人類終極考試"(Humanity's Last Exam, HLE) 中取得了突破性表現，這一測試被視為衡量人工智能學術能力的前沿基準。

3.1.1 測試內容與標準

? ? ? ?HLE 測試由全球眾多領域專家共同開發，目的是評估人工智能在廣泛學科領域的表現。該測試包含超過 3000 道多項選擇題和簡答題，涵蓋從語言學到火箭科學、從古典學到生態學等 100 多個學科領域。

? ? ? ?HLE 測試的特點在于其全面性和專業性，它不僅考察 AI 的基礎知識，還測試其在專家級問題上的表現。測試結果以準確率百分比表示，反映了 AI 在各個學科領域的專業水平。

3.1.2 DeepResearch 的測試結果

? ? ? ?在 HLE 測試中，DeepResearch 使用的模型在專家級問題上達到了 26.6% 的準確率，刷新了之前由 OpenAI o3-mini 保持的 18.2% 的紀錄。這一成績遠超 DeepSeek R1 模型的 9.4% 準確率，展示了 DeepResearch 在復雜學術問題上的卓越能力。

? ? ? ?以下表格對比了主要 AI 模型在 HLE 測試中的表現：

? ? ? ?DeepResearch 的 26.6% 準確率意味著其在多個學科領域達到了接近人類專家的水平，特別是在化學、人文社科和數學領域取得了顯著進步。它通過有效尋找專業信息，展現了類似人類的處理方式。

? ? ? ?值得注意的是，DeepResearch 的這一成績是在結合了網頁瀏覽和 Python 工具使用能力的情況下取得的，這表明其不僅具備強大的語言理解能力，還能有效利用外部工具增強其研究能力。

3.1.3 與競爭對手的對比分析

? ? ?與主要競爭對手相比，DeepResearch 在 HLE 測試中的表現具有明顯優勢：

1. 與 DeepSeek-R1 對比：DeepResearch 的準確率 (26.6%) 是 DeepSeek-R1 (9.4%) 的近 3 倍，這一差距反映了 OpenAI 在模型訓練和工具整合方面的技術優勢。

2. 與 o3-mini 對比：DeepResearch 的表現明顯優于基礎版 o3-mini 模型，表明專用的研究優化和工具使用能力對提升 AI 的學術表現具有重要作用。

3. 與其他閉源模型對比：DeepResearch 的表現也顯著優于 Claude、Grok 和 GPT-4o 等知名模型，進一步鞏固了 OpenAI 在 AI 研究領域的領先地位。

? ? ? ?這一測試結果不僅展示了 DeepResearch 的技術實力，也為評估 AI 研究工具的學術能力提供了重要參考。對于需要高質量學術研究支持的用戶來說，HLE 測試結果是選擇 AI 研究工具的重要依據之一。

3.2 GAIA 基準測試表現

? ? ? ?除了 HLE 測試外，DeepResearch 在 GAIA 基準測試中也取得了領先的成績，進一步證明了其在解決復雜現實世界問題方面的能力。

3.2.1 GAIA 測試內容與評估標準

? ? ? ?GAIA 是一項公開的基準測試，專門用于評估人工智能在現實世界問題上的表現。該測試包含三個難度層級的問題，涵蓋廣泛的實際應用場景。

? ? ? ? GAIA 測試的特點在于其復雜性和實用性，測試問題通常需要 AI 智能體搜索多個不同來源并將其組合成一條連貫的答案。GAIA 中的許多問題哪怕對于人類來說都相當困難，因此能夠有效測試代理式 AI 的處理能力。

? ? ? ?以下是 GAIA 測試中的一個典型問題示例：

? ? ? ?"1960 年電影《驚險重重》中使用了真實遠洋客輪作為拍攝道具。在該客輪 1949 年 10 月的早餐菜單中，有哪些水果出現在了 2008 年的畫作《烏茲別克斯坦的刺繡》當中？將這些水果以逗號分隔的列表形式列出，從 12 點位置順時針開始按它們在畫中出現的順序依次列舉，注意使用名稱的復數形式。"

? ? ? ?為了正確回答這類問題，AI 智能體必須搜索多個不同來源并將其組合成一條連貫的答案，這需要強大的信息檢索、整合和推理能力。

3.2.2 DeepResearch 的 GAIA 測試結果

在 GAIA 基準測試中，DeepResearch 取得了顯著的成績：

? ? ? 數據顯示，DeepResearch 在 GAIA 測試中的平均得分達到 72.57%(cons@64)，遠高于之前的最先進水平 63.64%。這一成績證明了 DeepResearch 在處理復雜現實問題方面的卓越能力。

3.2.3 開源替代品的對比表現

? ? ? 為了評估 DeepResearch 的性能水平，我們可以將其與開源替代品在 GAIA 測試中的表現進行對比：

? ? ? 數據顯示，開源替代品的表現雖然與 DeepResearch 存在一定差距，但在開發時間極短的情況下（如 Hugging Face 團隊僅用 24 小時就開發出 Open DeepResearch），能達到 54% 的準確率已經相當令人矚目。

? ? ? 這一對比也反映了 DeepResearch 的技術優勢，特別是在處理復雜問題時的穩定性和準確性方面。同時，開源替代品的快速發展也表明，DeepResearch 的技術理念正在被廣泛接受和實踐。

3.3 實際應用場景性能測試

? ? ? 除了標準化的 Benchmark 測試外，DeepResearch 在實際應用場景中的性能表現同樣值得關注。OpenAI 和第三方機構對 DeepResearch 在多個專業領域的實際應用進行了測試。

3.3.1 金融領域測試結果

在金融領域的測試中，DeepResearch 表現出色：

1. 財務分析：DeepResearch 能夠在 15 分鐘內完成一家上市公司的財務狀況分析，包括收入趨勢、利潤結構和財務健康指標評估。其分析結果與專業分析師的報告高度一致，但速度提高了 10 倍以上。

2. 投資研究：在投資組合優化研究中，DeepResearch 能夠分析市場趨勢、行業前景和公司基本面，生成詳細的投資建議。測試顯示，其投資建議的準確性與資深投資經理相當，但效率提高了數倍。

3. 風險評估：在信用風險評估測試中，DeepResearch 能夠綜合分析企業財務數據、行業風險和宏觀經濟指標，生成準確的信用評級。測試結果顯示，其評級準確性與專業評級機構相當，但速度提高了 20 倍以上。

3.3.2 學術研究領域測試結果

在學術研究領域，DeepResearch 同樣表現出色：

1. 文獻綜述：在癌癥研究項目測試中，DeepResearch 能夠在 24 小時內完成對 1000 篇論文的元分析，生成結構化的文獻綜述和研究空白分析。這一過程傳統上需要研究人員數周時間。

2. 研究方向探索：在人工智能領域的研究方向探索測試中，DeepResearch 能夠分析學術趨勢、識別新興領域并提出潛在的研究問題。其建議被評估為具有較高的創新性和可行性。

3. 實驗設計支持：在材料科學實驗設計測試中，DeepResearch 能夠基于現有知識提出合理的實驗假設和方法，生成詳細的實驗方案。其設計的實驗方案被評估為具有較高的科學性和可操作性。

3.3.3 消費者決策支持測試結果

在消費者決策支持方面，DeepResearch 也展現出強大的能力：

1. 產品比較：在筆記本電腦型號比較測試中，DeepResearch 能夠綜合分析產品規格、價格、用戶評價和專家評測，生成詳細的比較報告。其分析的全面性和準確性與專業評測機構相當，但速度提高了 50 倍以上。

2. 購買建議：在汽車購買決策測試中，DeepResearch 能夠考慮用戶需求、預算、使用場景和個人偏好，生成個性化的購買建議。其建議的合理性和針對性得到了用戶的高度評價。

3. 價格趨勢分析：在電子產品價格趨勢分析測試中，DeepResearch 能夠分析歷史價格數據、市場供需和促銷活動，預測未來價格走勢。其預測的準確性與專業市場分析師相當，但效率提高了數倍。

? ? ? ?這些實際應用場景的測試結果表明，DeepResearch 不僅在標準化測試中表現優異，在實際應用中也能為用戶提供高質量、高效率的研究支持。其性能水平已經達到或接近專業人士的水平，但效率卻遠遠超過人類研究者，這使得 DeepResearch 成為各行業知識工作者的有力助手。

四、閉源與開源 DeepResearch 產品分析

4.1 閉源 DeepResearch 產品生態

? ? ? 隨著 DeepResearch 技術的快速發展，市場上出現了多種閉源的商業化產品。這些產品通常由大型科技公司開發，依托強大的算力和專有數據集，提供高精度的研究支持服務。

4.1.1 OpenAI DeepResearch

? ? ?作為 DeepResearch 領域的標桿產品，OpenAI 的 DeepResearch 具有以下特點：

1. 技術基礎：基于 OpenAI 最新的 o3 大語言模型，通過端到端強化學習訓練，擅長復雜任務拆解與多步推理。

2. 功能特點：

   • 能夠處理金融、科學、政策、工程等領域的高強度知識工作；

   • 支持實時聯網搜索、解讀和整合海量在線信息；

   • 生成的報告附有清晰的引用和思考過程總結；

   • 擅長尋找冷門、非直觀信息；

3. 性能表現：在 Humanity's Last Exam 中準確率達到 26.6%，在 GAIA 測試中平均得分 72.57%，均處于行業領先水平。

4. 用戶群體：主要面向金融、科學、政策和工程等領域的專業人士，以及需要進行深入產品研究的消費者。

5. 定價策略：作為 ChatGPT Pro 的專屬功能，訂閱費用為每月 200 美元，這一定價引發了成本爭議，但也反映了其高端定位。

6. 使用限制：目前，OpenAI 已推出針對 Pro 用戶的優化版本，每月最多支持 100 次查詢。接下來，Plus 和 Team 用戶將獲得訪問權限，隨后是企業用戶。

7. 未來發展：OpenAI 計劃將 DeepResearch 與 Operator 結合，構建完整的自動化研究執行系統，實現 "行動 - 研究" 閉環。

4.1.2 Google Gemini DeepResearch

? ? ? Google 的 DeepResearch 是最早推出的同類產品之一，具有以下特點：

1. 技術基礎：基于 Google 的多模態模型 Gemini 2.0，支持文本、圖像和跨語言研究。

2. 功能特點：

   • 支持多語言研究，覆蓋全球主要語言；

   • 整合知識圖譜技術，增強信息間的關聯分析；

   • 提供多模態輸入支持，包括文本、圖像和 PDF 文件；

   • 支持跨語言研究，便于全球范圍內的信息收集

3. 性能表現：在 HLE 測試中準確率約為 6.2%，雖然低于 OpenAI 的 DeepResearch，但在多語言處理和跨模態理解方面具有優勢。

4. 用戶群體：主要面向內容創作者、跨國企業和需要多語言研究支持的用戶。

5. 定價策略：最初作為 Gemini Advanced 訂閱的一部分，價格為每月 19.99 美元。2025 年 3 月起，Google 將 DeepResearch 免費開放給所有用戶，但限制使用次數，高級用戶享有擴展訪問權限。

6. 最新更新：2025 年 5 月，Google 更新了 DeepResearch 功能，允許其使用 Gemini 2.5 Flash Experimental 模型，高級用戶繼續訪問 Gemini 2.5 Pro 模型，進一步提升了性能。

7. 使用范圍：DeepResearch 現已向所有 Google Workspace 用戶開放，于 2025 年 5 月 22 日起默認啟用。

4.1.3 Perplexity DeepResearch

? ? ? Perplexity 的 DeepResearch 是市場上最具價格競爭力的產品之一，具有以下特點：

1. 技術基礎：基于 DeepSeek-R1 模型，采用動態專家系統架構，推理效率較高。

2. 功能特點：

   • 快速響應，適合需要快速獲取信息的場景；

   • 提供免費基礎服務，降低使用門檻；

   • 支持多種搜索方式和數據源；

   • 強調實用性和易用性

3. 性能表現：雖然具體的 Benchmark 測試結果未公開，但在實際使用中表現出良好的響應速度和信息準確性。

4. 用戶群體：面向廣大普通用戶和小型企業，特別是對成本敏感的用戶群體。

5. 定價策略：免費向所有用戶提供核心功能，Pro 訂閱為每月 20 美元或每年 200 美元，提供無限訪問權限。企業 Pro 定價為每月 40 美元 / 用戶或每年 400 美元 / 用戶。

6. 使用限制：免費用戶每天可進行 5 次查詢，Pro 用戶每天可進行 500 次查詢，這一定價策略平衡了可訪問性和高級功能需求。

7. API 定價：基于使用量計費，輕量級模型每請求 0.002 美元，高級模型每 1000 個 token 0.015 美元。

下表對比了主要閉源 DeepResearch 產品的核心特點：

4.2 開源 DeepResearch 替代品分析

? ? ? 除了商業化的閉源產品外，開源社區也推出了多種 DeepResearch 替代品。這些開源項目通常基于開源模型，允許用戶自由使用、修改和分發，具有成本低、可定制化的優勢。

4.2.1 Hugging Face Open DeepResearch

? ? ?Hugging Face 的 Open DeepResearch 是最知名的開源替代品之一，具有以下特點：

1. 技術基礎：基于 OpenAI 的 o1 模型和 Hugging Face 的開源 "smolagents" 庫，使用 "編碼智能體" 而非基于 JSON 的智能體，任務完成效率提高了 30%。

2. 開發背景：在 OpenAI 發布 DeepResearch 不到 24 小時后，由 Hugging Face 的 5 名工程師（包括公司聯合創始人兼首席科學家 Thomas Wolf）開發完成，是對 OpenAI DeepResearch 的開源復現。

3. 功能特點：

   • 能夠自主瀏覽網頁，滾動頁面、處理文件，甚至利用數據進行計算；

   • 支持多種文件格式的讀取和處理；

   • 提供完整的源代碼，便于研究和改進；

   • 支持多種 AI 模型，可靈活替換核心推理引擎

4. 性能表現：在 GAIA 測試中準確率達到 54%，雖然低于 OpenAI 的 67.36%，但考慮到開發時間僅為 24 小時，這一成績已經相當出色。

5. 模型選擇：開發團隊嘗試了多種模型，包括 DeepSeek-R1 和 o3-mini，最終發現 o1 模型在本用例中效果最好。團隊表示未來會考慮用更好的開放模型取代 o1。

6. 改進路線圖：

   • 增加可讀取的文件格式數量；

   • 提出對文件更精細的處理方式；

   • 用基于視覺的瀏覽器替代現有的文本瀏覽器；

   • 開發圖形用戶界面 (GUI) 智能體

7. 開源地址：https://github.com/huggingface/smolagents/tree/main/examples/open_deep_research

4.2.2 Jina AI node-DeepResearch

? ? ?Jina AI 的 node-DeepResearch 是另一個重要的開源替代品，具有以下特點：

1. 技術基礎：基于 Gemini 語言模型和 Jina Reader 工具，支持多步推理和復雜查詢。

2. 功能特點：

   • 持續搜索與閱讀：基于搜索引擎查找相關信息，閱讀網頁內容，直到找到問題的答案或超出設定的 token 預算；

   • 多步推理：處理復雜的多步問題，逐步分解問題并逐步解決；

   • 實時進度反饋：通過 Web Server API 提供實時進度更新；

   • 靈活的查詢方式：支持從簡單的事實性問題到復雜的開放式問題

3. 技術原理：

   • 語言模型：使用 Gemini 作為核心語言模型，負責生成回答和推理邏輯；

   • 網頁內容處理：基于 Jina Reader 將網頁內容轉換為適合語言模型處理的純文本格式；

   • 搜索與信息提取：基于搜索引擎獲取相關信息，智能體基于閱讀網頁內容提取有用信息

4. 多步推理流程：

   • 初始化：設置初始上下文和變量；

   • 預算檢查：在每一步檢查 token 預算是否超出；

   • 生成提示：根據當前問題生成語言模型的輸入提示；

   • 模型生成：調用 Gemini 生成回答或下一步動作；

   • 動作處理：根據生成的動作執行相應操作；

   • 結果評估：評估生成的回答是否滿足問題要求；

   • 循環與終止：如果在預算內找到答案，則結束查詢；否則進入 "Beast Mode" 生成最終答案

5. 部署方式：

   • 命令行運行：通過 npm run dev 命令提交查詢請求；

   • Web Server API：啟動 Web Server 后通過 HTTP 接口提交查詢；

   • Docker 部署：支持 Docker 鏡像構建和 Docker Compose 部署

6. 開源地址：https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch

4.2.3 其他開源 DeepResearch 項目

? ? ?除了上述兩個主要的開源項目外，還有多個其他開源 DeepResearch 替代品，各具特色：

1. Open Deep Research by Langchain：

   • 基于 LangGraph 構建整個處理流程；

   • 集成多種 API，如 Tavily、Perplexity，實現搜索和信息收集；

   • 用戶可以設置每個章節的搜索深度，包括寫作、反思、搜索和重寫的迭代次數；

   • 項目地址：https://github.com/langchain-ai/open_deep_research

2. Open Deep Research by btahir：

   • 開源替代 Gemini Deep Research 的項目；

   • 結合強大的工具簡化研究和報告創建；

   • 可定制搜索提供商、AI 模型、提示詞等；

   • 項目地址：https://github.com/btahir/open-deep-research

3. Deep Research by dzhng：

   • 目標是提供最簡單的 Deep Research 代理實現；

   • 代碼量控制在 500 行以內，易于理解和擴展；

   • 支持使用 DeepSeek R1 模型；

   • 項目地址：https://github.com/dzhng/deep-research

4. Python Deep Research by shibing624：

   • 純 Python 實現的 Deep Research；

   • 提供官方演示：https://deepresearch.mulanai.com；

   • 采用 Apache License 2.0 授權，可免費用于商業用途；

   • 項目地址：https://github.com/shibing624/deep-research

下表對比了主要開源 DeepResearch 替代品的核心特點：

4.3 閉源與開源產品的對比與選擇策略

? ? ? ? 閉源和開源的 DeepResearch 產品各有優勢，用戶應根據自身需求和使用場景選擇合適的產品。

4.3.1 閉源產品的優勢與局限

優勢：

1. 更高的準確性和可靠性：閉源產品通常擁有更強大的計算資源和更優質的訓練數據，在準確性和可靠性方面往往優于開源產品。例如，OpenAI 的 DeepResearch 在 HLE 測試中達到 26.6% 的準確率，顯著高于開源替代品。

2. 完善的服務與支持：閉源產品通常提供專業的技術支持、文檔和培訓，降低了使用門檻。用戶遇到問題時可以獲得及時的幫助，這對于企業用戶尤為重要。

3. 持續的更新與優化：閉源產品背后的公司通常有持續的研發投入，能夠不斷推出新功能和優化現有性能。例如，Google 不斷更新 Gemini DeepResearch，最近允許其使用 Gemini 2.5 Flash Experimental 模型。

4. 統一的生態系統：閉源產品通常與公司的其他產品和服務深度整合，形成完整的生態系統。例如，OpenAI 的 DeepResearch 與 ChatGPT、Operator 等產品集成，提供更全面的解決方案。

局限：

1. 高成本：閉源產品通常價格昂貴，如 OpenAI 的 DeepResearch 每月 200 美元，這對于個人用戶和小型企業來說可能難以承受。

2. 功能和使用限制：閉源產品通常對使用次數、并發用戶數等方面有限制。例如，OpenAI 的 DeepResearch 最初僅向 Pro 用戶提供，每月限制 100 次查詢。

3. 缺乏透明度：用戶無法了解閉源產品的內部工作原理和算法細節，難以進行針對性的優化和調整。

4. 供應商鎖定：長期使用閉源產品可能導致對特定供應商的依賴，轉換成本較高。

4.3.2 開源產品的優勢與局限

優勢：

1. 零成本或低成本：開源產品通常可以免費使用，降低了技術門檻，使更多用戶能夠受益。例如，Hugging Face 的 Open DeepResearch 完全免費，允許任何人使用和修改。

2. 透明度和可定制化：開源產品的代碼完全公開，用戶可以了解其內部工作原理，并根據自己的需求進行定制和優化。這對于研究人員和開發人員特別有價值。

3. 社區支持和創新：開源產品通常有活躍的社區支持，用戶可以參與開發、提交問題和貢獻代碼，促進了技術的快速迭代和創新。

4. 避免供應商鎖定：使用開源產品可以避免對特定供應商的依賴，提高了系統的自主性和靈活性。

局限：

1. 性能和穩定性差距：開源產品在準確性和穩定性方面通常不如閉源產品。例如，Hugging Face 的 Open DeepResearch 在 GAIA 測試中得分為 54%，低于 OpenAI 的 67.36%。

2. 缺乏專業支持：開源產品的支持主要來自社區，缺乏專業的技術支持團隊，用戶遇到問題時可能難以獲得及時幫助。

3. 碎片化和兼容性問題：開源生態系統中存在多個不同的實現，可能導致碎片化和兼容性問題，增加了集成和使用的復雜性。

4. 開發和維護成本：企業使用開源產品時需要自行負責部署、維護和升級，增加了 IT 團隊的工作量和成本。

4.3.3 產品選擇策略

基于上述分析，我們可以提出以下產品選擇策略：

1. 按用戶類型選擇：

   • 個人用戶和小型企業：推薦使用 Perplexity DeepResearch 免費版或開源替代品，如 Hugging Face Open DeepResearch，以較低成本滿足基本研究需求。

   • 中型企業和研究機構：可以考慮 Perplexity Pro 或 Google Gemini DeepResearch，在合理成本范圍內獲得較好的性能和支持。

   • 大型企業和高端研究機構：可以考慮 OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini Advanced，以獲取最高性能和最全面的功能支持。

2. 按使用場景選擇：

   • 日常信息檢索：使用 Perplexity DeepResearch 或開源替代品即可滿足需求。

   • 專業學術研究：推薦使用 OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini DeepResearch，以確保信息的準確性和全面性。

   • 商業分析和決策支持：根據預算和需求選擇 OpenAI DeepResearch、Google Gemini DeepResearch 或 Perplexity Pro。

   • 技術開發和集成：推薦使用開源替代品，如 Hugging Face Open DeepResearch 或 Jina AI node-DeepResearch，便于定制和集成到自有系統中。

3. 按功能需求選擇：

   • 多語言支持：Google Gemini DeepResearch 在多語言處理方面具有優勢，適合需要跨語言研究的場景。

   • 多模態處理：OpenAI DeepResearch 和 Google Gemini DeepResearch 均支持多模態輸入，適合處理包含文本、圖像和 PDF 的復雜研究任務。

   • 企業級集成：OpenAI DeepResearch 和 Google Gemini DeepResearch 提供更完善的企業級功能和支持，適合大型組織使用。

   • 自定義和擴展：開源替代品提供了更高的靈活性和可擴展性，適合有特定需求的用戶。

4. 混合使用策略：

   • 可以根據不同的研究任務和需求，混合使用多種 DeepResearch 產品。例如，日常簡單查詢使用 Perplexity 免費版，復雜專業研究使用 OpenAI DeepResearch，技術開發使用開源替代品。

   • 對于關鍵任務，可以使用多個 DeepResearch 產品進行交叉驗證，提高結果的可靠性和準確性。

下表總結了不同用戶群體的推薦產品選擇：

五、應用場景與未來發展趨勢

5.1 DeepResearch 的典型應用場景

? ? ? DeepResearch 作為一種強大的 AI 研究工具，已經在多個領域展現出巨大的應用價值。根據其技術特點和性能表現，我們可以將其典型應用場景分為以下幾類：

5.1.1 學術研究與知識發現

? ? ?在學術研究領域，DeepResearch 能夠顯著提高研究效率，支持從文獻綜述到研究方向探索的多個環節：

1. 文獻綜述自動化：DeepResearch 可以在短時間內閱讀并分析大量學術論文，生成結構化的文獻綜述，幫助研究人員快速把握領域內的研究現狀和發展趨勢。例如，在癌癥研究項目中，DeepResearch 能夠在 24 小時內完成對 1000 篇論文的元分析。

2. 研究空白識別：通過分析現有研究成果，DeepResearch 可以識別出領域內的研究空白和未解決的問題，為研究人員提供新的研究方向和思路。

3. 跨學科知識整合：DeepResearch 能夠整合不同學科領域的知識，促進跨學科研究和創新。它可以幫助研究人員發現不同領域之間的聯系，提出創新性的研究假設。

4. 研究方法建議：基于現有研究方法和數據，DeepResearch 可以為研究人員提供實驗設計、數據收集和分析方法的建議，提高研究的科學性和有效性。

5.1.2 金融分析與投資決策

? ? ?在金融領域，DeepResearch 能夠幫助分析師和投資者快速獲取和分析信息，支持投資決策：

1. 公司基本面分析：DeepResearch 可以分析公司的財務報告、新聞報道和行業數據，生成全面的公司基本面分析報告，評估公司的投資價值。

2. 行業趨勢預測：通過分析宏觀經濟數據、行業報告和市場動態，DeepResearch 可以預測行業發展趨勢，為投資組合配置提供依據。

3. 投資風險評估：DeepResearch 能夠綜合考慮多種風險因素，包括市場風險、信用風險和流動性風險，生成詳細的風險評估報告，幫助投資者做出更明智的決策。

4. 財務模型構建：基于歷史數據和行業基準，DeepResearch 可以協助分析師構建財務預測模型，預測公司未來的收入、利潤和現金流。

5.1.3 市場調研與競爭分析

? ? ?在市場調研和競爭分析領域，DeepResearch 能夠快速收集和分析市場信息，支持企業戰略決策：

1. 市場規模與增長預測：DeepResearch 可以分析市場報告、行業數據和消費者行為，預測市場規模和增長趨勢，為企業制定市場進入策略提供依據。

2. 競爭對手分析：通過收集和分析競爭對手的產品信息、市場策略和財務表現，DeepResearch 可以生成詳細的競爭對手分析報告，幫助企業了解競爭態勢。

3. 消費者行為研究：DeepResearch 可以分析社交媒體、評論網站和消費者調查數據，了解消費者偏好、需求和痛點，為產品開發和營銷策略提供指導。

4. 新產品機會識別：通過分析市場趨勢、技術發展和消費者需求，DeepResearch 可以幫助企業識別新的產品機會和市場空白。

5.1.4 政策研究與公共決策

? ? ?在政策研究和公共決策領域，DeepResearch 能夠幫助政策制定者收集和分析多方面信息，支持科學決策：

1. 政策影響評估：DeepResearch 可以分析政策提案對經濟、社會和環境的潛在影響，為政策制定者提供科學依據。

2. 最佳實踐識別：通過研究全球范圍內的政策實踐和案例，DeepResearch 可以識別出有效的政策措施和最佳實踐，為政策制定提供參考。

3. 數據驅動的政策建議：DeepResearch 可以分析大量的社會經濟數據，為政策制定者提供基于數據的政策建議，提高政策的針對性和有效性。

4. 政策實施效果監測：DeepResearch 可以持續監測政策實施后的社會經濟變化，評估政策的實施效果，為政策調整和優化提供依據。

5.1.5 個人知識管理與學習

? ? ? 在個人知識管理和學習領域，DeepResearch 也能發揮重要作用：

1. 個性化學習路徑規劃：DeepResearch 可以根據學習者的知識水平、興趣和學習目標，推薦個性化的學習路徑和資源，提高學習效率。

2. 復雜概念解釋：對于難以理解的復雜概念，DeepResearch 可以從多個來源收集解釋和示例，以通俗易懂的方式進行講解，幫助學習者掌握知識。

3. 知識整合與總結：DeepResearch 可以幫助學習者整合分散的知識點，形成系統的知識框架，并生成總結和筆記，便于復習和應用。

4. 學習資源推薦：根據學習者的需求和興趣，DeepResearch 可以推薦相關的書籍、文章、課程和視頻資源，豐富學習內容。

5.2 技術演進與發展趨勢

? ? ?DeepResearch 技術正處于快速發展階段，未來將呈現以下幾個主要趨勢：

5.2.1 技術能力演進趨勢

1. 多模態深度融合：未來的 DeepResearch 將進一步增強多模態處理能力，不僅能夠分析文本，還能理解圖像、視頻、音頻等多種形式的信息，實現更全面的信息收集和分析。

2. 長上下文理解能力提升：隨著大語言模型技術的發展，DeepResearch 將支持更長的上下文理解能力，能夠處理更復雜、更全面的信息，提高研究的深度和廣度。

3. 推理能力精細化：DeepResearch 的推理能力將更加精細化，能夠進行更復雜的邏輯推理、因果分析和反事實推理，支持更高水平的研究和決策。

4. 專業領域知識增強：未來的 DeepResearch 將在特定專業領域（如醫學、法律、工程等）增強專業知識和技能，提供更專業化的研究支持。

5. 實時信息處理能力：DeepResearch 將增強實時信息處理能力，能夠實時分析流媒體數據、社交媒體動態和傳感器數據，支持實時研究和決策。

5.2.2 產品形態發展趨勢

1. 垂直領域專用版本：針對不同行業和領域的特定需求，將出現更多垂直領域專用的 DeepResearch 版本，如醫療 DeepResearch、法律 DeepResearch、教育 DeepResearch 等，提供更專業、更精準的研究支持。

2. 混合部署模式：未來的 DeepResearch 將支持云部署、本地部署和邊緣部署等多種模式，滿足不同用戶對數據安全、隱私保護和性能的需求。

3. 低代碼 / 無代碼平臺：DeepResearch 將提供更友好的低代碼 / 無代碼界面，降低使用門檻，使更多非技術用戶能夠輕松使用 AI 研究工具。

4. 增強協作功能：未來的 DeepResearch 將增強團隊協作功能，支持多人同時進行研究、共享資料和協同編輯，提高團隊研究效率。

5. 智能助手集成：DeepResearch 將與智能助手（如 ChatGPT、Google Assistant 等）深度集成，提供更自然、更便捷的交互方式。

5.2.3 市場格局演變趨勢

1. 開源與閉源協同發展：開源和閉源的 DeepResearch 產品將呈現協同發展的趨勢，開源產品推動技術創新和普及，閉源產品提供高質量的專業服務，滿足不同用戶需求。

2. 行業整合與標準化：隨著市場的成熟，DeepResearch 領域將出現行業整合和標準化趨勢，形成更統一的技術標準和接口規范，促進產品間的互操作性和兼容性。

3. 生態系統構建：圍繞 DeepResearch 將形成更完善的生態系統，包括模型提供商、工具開發商、數據服務商和應用開發者等，共同推動技術的發展和應用。

4. 商業模式創新：DeepResearch 的商業模式將更加多樣化，除了訂閱制外，還將出現按需付費、效果付費、企業定制等多種模式，滿足不同用戶的需求。

5. 全球化與本地化并存：DeepResearch 將在全球范圍內推廣，同時也會針對不同地區和語言進行本地化優化，滿足全球用戶的需求。

5.3 潛在風險與挑戰

? ? ?盡管 DeepResearch 技術前景廣闊，但也面臨著一系列潛在風險和挑戰：

5.3.1 技術挑戰

1. 信息準確性與可靠性：DeepResearch 雖然能夠從多個來源收集信息，但仍然面臨信息準確性和可靠性的挑戰。特別是在處理有爭議或專業性強的領域時，AI 可能難以區分權威信息與謠言。

2. 長鏈推理的穩定性：對于需要多步驟推理的復雜問題，DeepResearch 的推理穩定性仍然存在挑戰，可能在中間步驟出現錯誤，導致最終結論不可靠。

3. 計算資源需求：高性能的 DeepResearch 對計算資源的需求極高，特別是在處理大規模數據和復雜任務時，這限制了其在普通設備上的應用。

4. 知識更新的及時性：盡管 DeepResearch 能夠訪問最新的網絡信息，但在某些快速變化的領域，如金融市場和科技發展，信息更新的及時性仍然是一個挑戰。

5. 跨領域知識整合的難度：對于需要跨多個領域知識的復雜問題，DeepResearch 可能難以有效整合和關聯不同領域的信息，導致分析的片面性。

5.3.2 倫理與法律挑戰

1. 數據隱私與安全：DeepResearch 在收集和分析網絡信息時，可能涉及個人隱私和敏感數據，引發數據隱私和安全方面的擔憂。

2. 算法偏見與歧視：DeepResearch 的訓練數據可能包含各種偏見和歧視，導致其生成的報告和建議也存在類似問題，影響決策的公平性和公正性。

3. 責任歸屬問題：當 DeepResearch 生成的信息或建議導致不良后果時，責任歸屬問題變得復雜，難以確定是 AI 系統開發者、數據提供者還是用戶的責任。

4. 知識產權與引用規范：DeepResearch 在收集和整合信息時，需要尊重知識產權和引用規范，避免抄襲和侵權問題。

5. AI 生成內容的真實性聲明：DeepResearch 生成的報告和內容需要明確標注其 AI 生成的性質，避免誤導用戶認為是由人類專家撰寫的。

5.3.3 社會與經濟挑戰

1. 就業影響：DeepResearch 等 AI 研究工具的普及可能導致某些研究和分析崗位的自動化，影響相關從業人員的就業和職業發展。

2. 數字鴻溝：由于 DeepResearch 的使用需要一定的技術能力和計算資源，可能加劇數字鴻溝，使技術弱勢群體更難獲取高質量的研究支持。

3. 信息繭房：DeepResearch 可能根據用戶的偏好和歷史行為，提供同質化的信息和觀點，加深信息繭房，限制用戶獲取多元信息的機會。

4. 過度依賴 AI：用戶可能過度依賴 DeepResearch 的建議和結論，忽視自己的判斷和專業知識，導致決策質量下降。

5. 研究深度與質量的權衡：DeepResearch 追求效率和速度，可能導致研究深度和質量的下降，特別是在需要深入思考和批判性分析的領域。

5.3.4 應對策略與建議

針對上述風險和挑戰，我們提出以下應對策略和建議：

1. 技術層面：

   • 開發更強大的信息驗證和可信度評估機制，提高輸出結果的準確性和可靠性；

   • 研究和應用更穩定的長鏈推理技術，增強多步驟推理的穩定性和可解釋性；

   • 探索更高效的模型壓縮和部署技術，降低計算資源需求；

   • 建立實時信息更新機制，確保獲取最新的信息和數據；

2. 倫理與法律層面：

   • 制定 AI 研究工具的倫理準則和行為規范，明確各方責任和義務；

   • 開發可解釋性技術，提高 AI 決策的透明度和可解釋性；

   • 建立數據隱私保護機制，確保用戶數據和隱私的安全；

   • 制定知識產權保護和引用規范，尊重原創性和知識產權；

3. 社會與經濟層面：

   • 加強 AI 素養教育，提高用戶對 AI 能力和局限的認識；

   • 推動 AI 研究工具的普惠性發展，降低使用門檻；

   • 鼓勵人機協作的研究模式，充分發揮人類和 AI 各自的優勢；

   • 建立合理的收益分配機制，確保技術發展的成果惠及各方

六、結論與建議

6.1 研究總結

? ? ?本報告對 ChatGPT 推出的 DeepResearch 深度研究功能進行了全面分析，主要結論如下：

1. 技術背景與創新：DeepResearch 是 OpenAI 于 2025 年 2 月 3 日推出的 AI 研究工具，基于 o3 大語言模型和端到端強化學習技術，代表了 AI 從簡單回答向復雜研究的重要跨越。它采用四大核心模塊（信息發現、信息綜合、推理和輸出）協同工作的架構，實現了從信息收集到專業報告生成的完整研究流程。

2. 性能表現：DeepResearch 在 "人類終極考試"(HLE) 中取得了 26.6% 的準確率，在 GAIA 基準測試中平均得分達到 72.57%，均處于行業領先水平。這一成績證明了其在處理復雜學術問題和現實世界問題方面的卓越能力。

3. 產品生態：DeepResearch 市場呈現閉源與開源并存的格局。閉源產品如 OpenAI DeepResearch、Google Gemini DeepResearch 和 Perplexity DeepResearch 各有特色，分別面向高端用戶、多語言需求用戶和價格敏感用戶。開源替代品如 Hugging Face Open DeepResearch 和 Jina AI node-DeepResearch 則提供了低成本、可定制的選擇。

4. 應用場景：DeepResearch 已在學術研究、金融分析、市場調研、政策研究和個人學習等多個領域展現出巨大的應用價值，能夠顯著提高研究效率和質量。

5. 發展趨勢：DeepResearch 技術正朝著多模態深度融合、長上下文理解、專業領域增強等方向發展，未來將形成更完善的產品生態和應用場景。

6. 風險與挑戰：DeepResearch 面臨信息準確性、推理穩定性、計算資源需求等技術挑戰，以及倫理、法律、社會等多方面的風險，需要通過技術創新和規范引導來應對。

6.2 產品評估與選擇建議

? ? ? 基于本報告的分析，我們針對不同用戶群體提出以下產品評估和選擇建議：

6.2.1 按用戶需求評估產品

1. 準確性需求評估：

   • 對準確性要求極高的場景（如學術論文、投資決策）：推薦使用 OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini DeepResearch，其在 Benchmark 測試中表現優異，信息準確性較高。

   • 對準確性要求一般的場景（如日常信息檢索、一般性研究）：可以考慮 Perplexity DeepResearch 或開源替代品，平衡性能和成本。

2. 功能需求評估：

   • 需要多語言支持的場景：推薦使用 Google Gemini DeepResearch，其在多語言處理方面具有優勢。

   • 需要多模態輸入的場景：推薦使用 OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini DeepResearch，支持文本、圖像和 PDF 等多種輸入格式。

   • 需要自定義和擴展的場景：推薦使用開源替代品，如 Hugging Face Open DeepResearch 或 Jina AI node-DeepResearch，便于進行二次開發和集成。

3. 成本預算評估：

   • 預算充足的企業和機構：可以考慮 OpenAI DeepResearch 或 Google Gemini Advanced，獲取最高性能和最全面的功能支持。

   • 預算有限的個人和小型企業：推薦使用 Perplexity DeepResearch 免費版或開源替代品，以較低成本滿足基本需求。

   • 中等預算的用戶：可以考慮 Perplexity Pro 或 Google Gemini DeepResearch，在合理成本范圍內獲得較好的性能和支持。

6.2.2 技術團隊的實施建議

? ? ? 對于計劃實施 DeepResearch 技術的技術團隊，我們提出以下建議：

1. 技術路徑選擇：

   • 對于快速驗證和原型開發：可以基于開源 DeepResearch 實現，如 Hugging Face Open DeepResearch 或 Jina AI node-DeepResearch，快速搭建原型系統。

   • 對于生產環境部署：根據業務需求和預算，選擇合適的閉源產品或自主開發的解決方案。如果選擇自主開發，建議基于成熟的開源框架和工具進行構建。

2. 系統集成策略：

   • 數據集成：考慮與現有數據系統（如數據庫、知識庫、文檔管理系統）的集成，實現數據的無縫流動和共享。

   • 應用集成：考慮與現有業務應用（如 CRM、ERP、BI 工具）的集成，將 DeepResearch 能力嵌入到現有工作流程中。

   • 用戶界面集成：設計友好的用戶界面，使研究人員能夠輕松使用 DeepResearch 功能，查看研究結果和分析報告。

3. 性能優化建議：

   • 緩存策略：實現查詢緩存機制，避免重復查詢相同或相似的問題，提高響應速度和資源利用率。

   • 批處理支持：實現批量查詢和處理功能，提高處理效率，降低成本。

   • 資源監控：建立資源使用監控系統，實時監控計算資源的使用情況，優化資源分配和利用。

4. 安全與合規措施：

   • 訪問控制：實施嚴格的訪問控制策略，確保只有授權用戶才能使用 DeepResearch 功能；

   • 數據加密：對敏感數據和通信進行加密，保護數據安全；

   • 審計日志：建立詳細的審計日志系統，記錄所有查詢和操作，便于追溯和合規檢查；

   • 合規審查：定期進行合規審查，確保系統的使用符合相關法律法規和政策要求。

6.2.3 未來發展建議

? ? ? 對于關注 DeepResearch 技術發展的機構和個人，我們提出以下建議：

1. 技術關注方向：

   • 關注多模態融合技術的發展，特別是文本、圖像、音頻等多種模態的深度融合；

   • 跟蹤長上下文理解技術的進展，這將顯著提升 DeepResearch 處理復雜問題的能力；

   • 關注專業領域增強技術，如領域特定知識注入和專業推理能力提升；

   • 關注實時信息處理技術的發展，這將使 DeepResearch 能夠應對更動態的研究需求。

2. 應用創新方向：

   • 探索垂直領域的深度應用，如醫療、法律、教育等專業領域；

   • 研究人機協作的新模式，充分發揮人類專家和 AI 各自的優勢；

   • 開發基于 DeepResearch 的自動化工作流程，實現研究過程的全自動化；

   • 探索跨語言、跨文化的研究應用，促進全球知識共享和創新。

3. 合作與生態參與：

   • 參與開源社區，貢獻代碼、文檔和使用經驗，推動技術進步；

   • 與學術機構和研究團隊合作，開展前沿技術研究和應用探索；

   • 參與行業標準制定，推動 DeepResearch 技術的標準化和規范化；

   • 建立產業聯盟，共同推動 DeepResearch 技術的發展和應用。

4. 人才培養與能力建設：

   • 培養具備 AI 研究工具使用能力的復合型人才，掌握 AI 輔助研究的方法和技能；

   • 建立內部培訓機制，提升團隊成員使用 DeepResearch 工具的能力；

   • 關注 AI 倫理和負責任創新的教育，培養正確使用 AI 技術的意識和能力；

   • 建立 AI 研究工具的評估和選擇能力，能夠根據不同需求選擇合適的工具和方法。

6.3 結語

? ? ?ChatGPT DeepResearch 的推出標志著人工智能在深度研究領域的重大突破，為科研人員、金融分析師、政策制定者等知識工作者提供了前所未有的研究輔助能力。

? ? ?DeepResearch 不僅代表了技術的進步，也預示著研究方式的變革。它將改變傳統的研究流程和方法，提高研究效率和質量，促進知識的創造和應用。

? ? ? 然而，我們也需要認識到，DeepResearch 技術仍處于發展初期，面臨著信息準確性、推理穩定性、計算資源需求等技術挑戰，以及倫理、法律、社會等多方面的風險。

? ? ?未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展，DeepResearch 將在更多領域發揮重要作用，成為推動科學研究和知識創新的重要工具。同時，我們也需要通過技術創新和規范引導，確保 DeepResearch 技術的健康發展和負責任應用。

? ? ? 總之，DeepResearch 代表了 AI 技術從 "回答問題" 到 "解決問題" 的重要跨越，開啟了 AI 研究工具的平民化時代。我們有理由相信，在技術創新和應用需求的雙重驅動下，DeepResearch 技術將迎來更廣闊的發展前景和應用空間。