在這個AI不再只是聊天工具的時代，"深度研究"已經成為大語言模型（LLM）的一項新能力。先進的LLM不再只是給出快速的一次性回答，而是可以像研究助手一樣工作——搜索網上信息，調用各種工具（比如搜索引擎或代碼解釋器），然后把發現的內容綜合成全面的報告。本文將探討在LLM語境下深度研究的含義，并比較推動這一能力發展的主要框架。我們會分析開源庫（LangChain、LlamaIndex、Haystack、AutoGen）和專有平臺（OpenAI在ChatGPT中新推出的深度研究模式、Google的Gemini，以及Anthropic的Claude），從模塊化、易用性、可擴展性、可靠性和性能等方面進行對比。最后，我們會討論未來趨勢以及在LLM深度研究不斷發展的領域中值得關注的方向。

未來研究的可視化：開源和專有LLM框架的并行比較，它們正在推動深度、AI輔助知識發現。

什么是LLM語境下的"深度研究"？

傳統的LLM（比如早期的GPT-3）是靜態知識庫——它們只能重復訓練數據中的信息，在處理近期或小眾查詢時會遇到困難[medium.com]。深度研究指的是一種新模式，LLM會主動實時檢索和分析信息，就像人類研究員一樣。它不再是單步驟的問答形式，而是讓模型進行代理式、多步驟的問題解決：制定策略、搜索數據、閱讀資源、交叉檢查事實、必要時進行計算，然后用證據綜合出答案。OpenAI的ChatGPT配備瀏覽和代碼執行功能表明，LLM"可以不僅僅是聊天機器人——它可以是工具的指揮者，在真實環境中進行深度、多步驟的研究"[medium.com]。實際上，這意味著查詢會被分解并通過專門的"代理"或模塊進行協調（比如：搜索代理、網頁瀏覽器、代碼解釋器），而核心LLM仍然是協調這些步驟的大腦[medium.com]。LLM會決定諸如"首先搜索X；然后閱讀Y；接下來運行分析Z；最后綜合發現"等事項。每個子任務都由相應的工具處理，LLM整合結果，就像研究員組裝證據片段一樣。

深度研究LLM系統的關鍵要素包括：推理模塊（LLM內部的思維鏈規劃器）、搜索工具（查詢網絡或數據庫）、瀏覽/閱讀工具（獲取完整文檔或網頁），可能還有代碼工具（運行計算或解析數據），以及記憶模塊來跟蹤中間結果[medium.com][medium.com]。LLM在思考→行動→觀察的循環中使用這些工具（遵循ReAct等模式）：它"思考"下一步要做什么，通過調用工具來行動，然后觀察工具的輸出并將其納入上下文[medium.com]。這個過程重復進行，直到LLM收集到足夠信息來回答用戶的查詢。最終結果是一個更豐富、有資源支持的答案——通常以結構化報告的形式呈現，而不是簡短的回復。

這種深度研究能力已經開始部署。比如，OpenAI的ChatGPT深度研究模式可以進行"查詢解釋、網頁抓取和提取、分析和綜合（包括使用Python），然后生成報告"，而不是一次性給出答案[medium.com]。Google的Gemini有一個代理式"深度研究"功能，可以自主搜索并將信息編譯成易于閱讀的報告，并提供原始資源鏈接[blog.google]。用戶基本上得到了一個AI研究助手，它處理了挖掘多個資源的繁重工作。簡而言之，LLM的深度研究意味著從即時問答轉向迭代探索、工具協調和仔細綜合，目標是接近人類專家調查的全面性。

用于LLM研究的主要開源框架

幾個開源框架已經出現，幫助開發者構建自己的LLM驅動的研究代理。這些框架提供了構建塊——從工具集成到多步推理模式——來制作自定義工作流程。下面我們介紹四個突出的框架，并討論它們在設計和使用方面的比較。

LangChain

LangChain是一個廣泛使用的通用框架，用于開發LLM應用程序。它以模塊化架構著稱：提供諸如鏈（提示調用序列）、工具（與外部API或函數的接口）、記憶（存儲對話狀態）以及與檢索增強生成（RAG）管道集成等組件[research.aimultiple.com]。在深度研究的語境下，LangChain允許開發者創建一個"代理"，可以在每個步驟決定使用哪個工具以及如何使用。LangChain開箱即用地支持廣泛的集成——比如網絡搜索API、數據庫、計算器、文檔加載器——使其成為LLM編排的靈活瑞士軍刀。這種靈活性意味著你可以使用LangChain構建從簡單的文檔問答機器人到復雜的網頁瀏覽研究代理的各種應用。

然而，LangChain的設計本質上是以鏈為優先的，最初面向單代理流程。LangChain中的多步工具使用通常通過單一代理循環管理，其中LLM通過自然語言指令選擇工具（使用預定義的"工具包"）。這增加了一些開銷：每個決策都通過中央LLM推理過程。實際上，一項基準測試發現，與更專門的代理框架相比，LangChain具有明顯更高的延遲和token使用量[research.aimultiple.com]。多代理協調是可能的，但不是原生優勢——通常需要手動設置或社區附加組件[research.aimultiple.com]。總結來說，LangChain在可擴展性（龐大社區，許多插件）方面表現出色，對于常見模式相對容易上手，但可能效率較低，不如一些新框架那樣專為深度研究而構建。其可靠性很大程度上取決于底層模型和提示；LangChain本身不"訓練"代理行為，而是為其提供結構。

優勢：非常靈活和模塊化；龐大的社區和文檔；非常適合RAG和工具集成工作流程[research.aimultiple.com]。
劣勢：每個步驟都要通過LLM（可能較慢）；多代理或并行工具使用不是內置的（單代理焦點）[research.aimultiple.com]；調試復雜鏈可能很棘手。

LlamaIndex

以前被稱為GPT Index，LlamaIndex采取了不同的方法：它專注于等式的數據端。這個框架完全關于構建和索引外部知識，以便LLM能夠有效地檢索和使用它。在深度研究場景中，LlamaIndex將用于構建知識庫或連接到你的數據源，使LLM能夠按需提取相關信息。它提供連接器來從各種來源（網頁、PDF、Notion、數據庫等）攝取數據，并提供工具將數據組織成高效索引（向量、關鍵詞索引、摘要）[milvus.io]。本質上，LlamaIndex位于"更接近數據層，專注于使非結構化數據對LLM可用，而不是端到端應用邏輯"。它經常用于將大型文檔集合預處理為嵌入或分層索引，然后LLM可以在RAG循環中查詢這些索引[milvus.io]。

實際上，如果你在構建一個進行學術文獻綜述的AI，你可能會使用LlamaIndex來加載大量論文，對它們進行分塊和索引，然后讓LLM代理在推理過程中搜索該索引。與LangChain相比，LlamaIndex不太關于工具編排，更多關于優化檢索。它可以與其他框架配對（實際上，LangChain和LlamaIndex經常互補：一個處理檢索，另一個處理代理邏輯）。LlamaIndex在其預期目的上通常使用簡單——它為你抽象了很多向量數據庫查詢和文檔解析。其可擴展性在于插入不同的存儲后端或自定義文本分割器/嵌入器。結果的可靠性取決于你的數據和嵌入的質量；LlamaIndex會獲取它認為相關的內容，但正確解釋取決于LLM。作為一個開源項目，它積極維護，但社區比LangChain小。

優勢：連接LLM到外部數據方面表現出色；可以索引大型文檔集合以供快速檢索；通過處理數據準備和查找簡化RAG實現[milvus.io]。
劣勢：不是完整的代理編排解決方案（通常與LangChain等一起使用）；內置行動工具較少（除檢索外）；"智能"仍在LLM中（LlamaIndex只是為其提供上下文）。

Haystack

Haystack（由deepset開發）是一個成熟的開源框架，最初設計用于構建搜索和問答系統。它針對基于管道的檢索和閱讀而定制，這使其與涉及從文檔中查找和提取信息的LLM深度研究任務非常相關。Haystack的架構是模塊化和面向管道的：你組裝構建塊，如檢索器（用于文檔搜索——比如BM25或密集向量搜索）、閱讀器（用于從文檔中提取答案或生成摘要），以及文檔存儲（存儲和索引文檔的數據庫）[milvus.io]。經典的Haystack管道可能接受一個查詢，檢索一些相關文檔，然后讓閱讀器模型掃描這些文檔以獲得答案。如今，"閱讀器"可以是變壓器模型或LLM，實現引用資源的生成式回答。

與LangChain相比，Haystack更有主見，專門用于以搜索為中心的工作流程。它擅長諸如top-n文檔檢索、按元數據過濾，然后要么返回摘錄，要么將信息傳遞給LLM等任務。例如，“Haystack的優勢是其用于搜索和問答任務的模塊化管道系統”，具有現成的組件，讓開發者構建混合搜索（關鍵詞+神經）和提取系統[milvus.io]。如果你的深度研究代理的瓶頸是在大型語料庫中找到相關文本，這使其成為強有力的選擇。許多企業使用Haystack來構建基于知識庫的聊天機器人或為分析師創建研究助手。

易用性：如果你的用例符合其設計（文檔問答），Haystack可以非常簡單——配置驅動，比從頭開始的LangChain代理編碼更少。它還有REST API和用于測試查詢的UI。然而，對于編排任意網絡工具使用或超出文檔檢索的多跳推理，Haystack不是那么自然適合的。你可能會將Haystack集成到更大的代理中（例如，讓LLM調用Haystack管道作為工具）。在性能方面，Haystack構建用于擴展搜索——它可以高效處理大型文檔存儲。但添加LLM作為生成器可能會引入延遲（與任何框架一樣）。Haystack對可靠性的關注體現在跟蹤資源置信度和允許反饋循環重新排序結果等功能上。它將"推理"留給較小的問答模型或外部LLM。

優勢：構建檢索管道方面表現出色——穩健、可擴展的搜索和文檔問答；為搜索、過濾和回答提供許多內置組件[milvus.io]。
劣勢：對于任意工具使用或多代理工作流程靈活性較差（它是搜索優先的）；集成通用LLM代理需要額外的粘合劑；社區不如LangChain大（但在增長）。

AutoGen

AutoGen是微軟研究院的開源框架，在多代理協作方面推進了邊界。它設計用于更容易創建能夠相互對話和合作（以及與人類合作）解決任務的LLM"代理"[medium.com]。把AutoGen想象成一個編寫多個專門LLM（或LLM與用戶之間）以對話式模式交互的平臺。對于深度研究場景，人們可以想象使用AutoGen來讓規劃代理分解研究問題并將子任務委派給搜索代理、分析代理等，所有這些都實現為通過管理的聊天界面相互交流的LLM實例。

AutoGen提供高級抽象來設置這些角色及其通信。它支持不同的代理操作模式——例如，可以使用工具或執行代碼的代理、代表人類的代理（代理代理）等[medium.com]。值得注意的是，AutoGen引入了"對話編程"的概念[medium.com]，其中解決方案的邏輯從代理之間遵循某些提示和規則的對話中涌現。該框架在某種程度上是編程語言無關的（你可以嵌入Python代碼執行，因為它允許代碼執行器工具，類似于OpenAI的代碼解釋器的工作方式）。簡單的觀點是"你可以將[AutoGen]視為ChatGPT +代碼解釋器+插件+完全可定制"[medium.com]——基本上是一個沙盒來組成你自己的ChatGPT樣系統，可能有多個GPT協同工作。

在模塊化方面，AutoGen非常強大：每個代理都可以有自己的LLM后端（OpenAI、Azure、本地模型等），你可以插入代理被允許調用的自定義工具或功能。這使其在研究應用中高度可擴展——例如，你可以給一個代理訪問化學數據庫查找的權限，另一個代理在Python中做數學的能力等，并讓它們合作解決科學問題。當然，伴隨強大功能而來的是復雜性。AutoGen有更陡峭的學習曲線，文檔不如LangChain完善（截至2024/2025年），因為它更新。對于需要多代理編排或想要實驗代理社會的高級用戶，這是一個好選擇。性能方面，AutoGen的開銷取決于你使用多少代理和來回消息——如果代理進行長時間對話可能會較慢，但它也可以將任務分解為并行部分（例如，代理同時處理不同子任務）。可靠性仍是一個開放問題：協調多個LLM有時可能會放大錯誤或不一致性，如果不仔細構造的話。微軟的研究試驗表明它在代碼生成和復雜規劃等示例中有效[medium.com]，但像所有這些框架一樣，結果取決于提示質量和你設計的邏輯。

優勢：啟用復雜的多代理架構；高度可定制的代理行為；可以在代理對話中無縫集成代碼執行和工具[medium.com]。
劣勢：對初學者不夠友好；用戶社區較小；調試多代理交互可能具有挑戰性（比單代理鏈有更多移動部件）。

開源框架總結：每個框架都解決LLM研究的不同方面。簡言之，“每個工具解決開發過程的不同階段，Haystack在搜索管道中表現出色，LangChain在LLM編排中表現出色，LlamaIndex在數據準備中表現出色”[milvus.io]。AutoGen將編排擴展到多代理領域。你的選擇可能取決于你最需要拼圖的哪一塊：如果你想要一個通用工具包且不介意一些開銷選擇LangChain，如果你的瓶頸是向LLM饋送數據選擇LlamaIndex，如果你需要生產級檢索系統選擇Haystack，或者如果你在實驗代理協作和復雜工作流程選擇AutoGen。

專有深度研究工具和代理

大型AI提供商沒有袖手旁觀——他們正在將深度研究能力直接構建到他們的LLM產品中。這些專有解決方案通常捆綁模型改進、工具集成和UI功能，以開箱即用地提供"研究助手"功能。讓我們看看三個主要的：OpenAI的ChatGPT（深度研究模式和相關工具）、Google的Gemini（深度研究功能）和Anthropic的Claude。我們將討論每個產品的提供內容，以及優勢和局限性。

OpenAI ChatGPT — 深度研究模式和工具

OpenAI的ChatGPT最初以對話代理聞名，但最近的更新（2024年底到2025年）在ChatGPT內部引入了強大的深度研究模式[jagranjosh.com]。這種模式本質上將ChatGPT轉變為自主研究代理。它由OpenAI最新的推理模型（代號"o3"）驅動，專門針對復雜工具使用進行了微調——“專門針對網頁瀏覽和數據分析進行了優化”[jagranjosh.com]。在深度研究模式下，ChatGPT可以搜索網絡，解釋和分析大量信息（文本、圖像、PDF），并為用戶生成詳細報告[jagranjosh.com]。目標是在處理復雜、開放式查詢時接近"人類研究分析師工作的質量"[jagranjosh.com]。

從用戶角度來看它是如何工作的？你向ChatGPT輸入研究問題并選擇深度研究模式。AI然后自主生成多步研究計劃（你可能會看到它或被要求批準它），然后開始執行：進行搜索，點擊結果，閱讀內容，可能運行Python代碼進行分析，逐步構建答案。這可能需要一段時間——"深度研究查詢需要更長時間…從5到30分鐘"才能完成[jagranjosh.com]。ChatGPT完成后會通知你，返回一個格式化的報告，包含關鍵發現，通常帶有引用或鏈接。這與通常在幾秒鐘內回答的普通ChatGPT有很大不同；本質上，深度研究模式優先考慮全面性而非速度（它甚至鼓勵你在它工作時離開）。OpenAI表示未來的更新將允許它不僅包含文本，還包含嵌入的圖像、數據可視化和其他媒體在輸出報告中[jagranjosh.com]，使報告信息更加豐富。

在底層，帶有深度研究的ChatGPT可能使用了我們在開源部分討論的技術組合（ReAct風格提示、工具API等），但具有OpenAI資源的優勢。值得注意的是，OpenAI有機會在這種行為上訓練其模型。確實，觀察者注意到"OpenAI的深度研究模型…[使用]在真實網絡環境中的端到端強化學習來教導代理如何有效地規劃、搜索和收集信息"[medium.com]。與使用LangChain的普通GPT-4相比，這可能使其在遵循正確研究步驟方面更可靠。也就是說，OpenAI對當前限制很坦率：“AI仍可能產生幻覺…并可能無法區分權威資源和不可靠信息”，他們承認[jagranjosh.com]。所以如果不小心，你可能得到一個非常令人信服但錯誤的報告。OpenAI鼓勵用戶通過檢查引用的資源來驗證AI的發現[jagranjosh.com]——好建議，但確實突出了這些代理并非萬無一失。在模塊化和可擴展性方面，ChatGPT的深度研究是一個封閉系統——你不能（至少目前）向其庫中添加自己的工具或數據庫，除了OpenAI提供的。你通過ChatGPT界面使用它（或可能在未來通過API），這使其極其易于使用（完全不需要編碼），但不可定制。

還應該注意的是ChatGPT有其他相關功能：瀏覽模式（集成網絡瀏覽器，現在使用Bing）、代碼解釋器（最近重命名為高級數據分析）和插件生態系統。深度研究模式可以被看作是一個進化，以協調方式為用戶的單個查詢組合這些能力。在ChatGPT的最高級別計劃中，OpenAI還在測試一個叫做Operator的"代理"，它可以代表你采取行動（比除了瀏覽之外更通用的自動化）[zapier.com]。這些發展表明OpenAI專注于代理式AI。如果你有ChatGPT Plus或企業版，許多這些功能都觸手可及，而用開源工具自己構建它們需要相當大的努力。

優勢：極其用戶友好——基本上一鍵就能完成多步驟研究；利用GPT-4級推理，專門針對研究任務進行訓練；產生全面的、有資源鏈接的報告[medium.com]；OpenAI基礎設施支持的緊密集成工具（網絡、代碼）。
劣勢：封閉生態系統（你依賴OpenAI代理能做什么）；由于詳盡方法可能很慢（每查詢幾分鐘）[jagranjosh.com]；仍容易出現幻覺或錯誤，所以你必須批判性審查輸出[jagranjosh.com]；需要付費訂閱才能訪問（深度研究模式通常在ChatGPT的高級產品中）。

Google Gemini — "深度研究"功能

Google的Gemini（Google DeepMind的先進LLM套件）被定位為OpenAI的直接競爭對手，它包含自己的深度研究能力，簡稱"深度研究"。在2024年底宣布，Gemini中的深度研究作為個人AI研究助手向Gemini Advanced用戶提供[deepmind.google] [blog.google]。前提類似：你給Gemini一個復雜的主題或問題，它會代表你調查網絡和數據庫，然后返回一個組織良好的報告，包含其發現的內容。根據Google的說法，“深度研究使用AI為你探索復雜主題，并提供全面、易讀的報告，包含關鍵發現和原始資源鏈接”[blog.google]。包含資源值得注意——它設計為不僅回答，而且展示其工作（這樣你可以驗證事實或進一步閱讀）。

Gemini的深度研究強調一個甚至在開始時涉及用戶在循環中的計劃和執行工作流程。當你提交查詢時，系統生成多步研究計劃（例如它認為需要做的一組子問題或任務）。你可以選擇在它繼續之前修訂或批準這個計劃[blog.google]。這對于透明度和引導AI來說是一個不錯的功能。一旦批準，代理就會去執行步驟："持續完善其分析，像你一樣瀏覽網絡：搜索，找到有趣的信息片段，然后基于它學到的內容開始新的搜索，"多次重復這個過程[blog.google]。幾分鐘內，它完成并生成報告，甚至可以導出到Google Docs以便使用[blog.google]。報告結構化，有章節、要點等，并包含Gemini閱讀的原始資源的超鏈接，所以你有審計軌跡。如果你有后續問題，可以繼續對話——代理保留其研究的上下文。

在底層，Gemini深度研究受益于Google的優勢。正如Google所說，“我們構建了一個新的代理系統，使用Google在網絡上找到相關信息的專長來指導Gemini的瀏覽和研究”[blog.google]。換句話說，它利用Google搜索在檢索部分的實力（在相關結果方面的巨大優勢）。此外，Google一直在研究Gemini中的大上下文窗口和多模態能力集成。他們報告說這個系統，加上"Gemini模型的高級推理能力和我們的100萬token上下文窗口"，可以合成非常全面的報告[blog.google]。（100萬token上下文窗口是巨大的——它意味著Gemini可以在需要時消化巨量文本，遠超大多數當前模型能處理的。）Gemini也預期是多模態的；雖然深度研究目前專注于網絡文本，未來的迭代可能會整合圖像或其他數據類型。

在可用性方面，Gemini的深度研究可以通過Gemini應用程序/網絡界面訪問，通過切換模式（對于有Advanced訪問權限的用戶）[blog.google]。這使其與使用ChatGPT一樣簡單。不需要編碼；繁重的工作都在幕后。可擴展性有限，因為它是封閉服務——你不能直接插入非網絡資源，除了Google啟用的（盡管人們可以想象Google在未來集成Google Scholar或你的Google Drive等來個性化它）。可靠性：在一些高調錯誤后，Google的AI專注于事實準確性。額外的計劃批準步驟和Google排名的集成可能會減少隨機偏題，但錯誤風險仍然存在（Gemini是新模型，像其他模型一樣不完美）。早期用戶發現它在綜合不同資源方面令人印象深刻，但對盲目信任它持謹慎態度[bsky.app]。

優勢：可以訪問Google強大的搜索和龐大的網絡索引；結構化規劃過程；提供有資源鏈接的報告，節省數小時的手工[研究][blog.google]；在事實檢索和廣泛覆蓋方面可能非常強大。
劣勢：僅對Gemini Advanced訂閱者可用（專有）；不能用戶擴展超出Google提供的范圍；性能仍受模型判斷影響（它可能選擇某些資源而錯過其他）；和任何AI一樣，可能會自信地犯錯誤。此外，像ChatGPT的代理一樣，復雜查詢需要幾分鐘運行（需要耐心）。

Anthropic Claude — 大上下文研究助手

Anthropic的Claude在"深度研究"主題上采取了略微不同的角度。Claude（目前有Claude 2、Claude 3等版本）以具有非常大的上下文窗口和通過"憲法AI"訓練面向可靠性的設計而聞名。雖然Claude還沒有像OpenAI或Google那樣的品牌"研究模式"，但它具有使其成為強大研究助手的功能，特別是在一次性消化和分析長文檔或多文檔方面。

一個亮點是Claude的上下文大小：Claude 2推出時支持高達100K token，較新版本擴展得更遠。實際上，一項比較指出Claude在某些版本中可以處理"高達500,000 token"的上下文[zapier.com] ——這是巨大的（從角度來看，那是數百頁文本）。這意味著你可以在一次對話中向Claude提供大量材料（比如一組研究論文，或一份冗長的報告，或一本書的多個章節），然后向它提問。對于深度研究任務，這非常有用：模型不必實時搜索網絡，你可以為其提供一套精選文檔，它將總結、比較和分析它們。Claude"消化"大輸入的能力使其成為文檔密集研究的一種工作臺。例如，研究員可以將一批PDF（Claude支持各種文件類型，如PDF、DOCX、CSV等）放入Claude的聊天中，要求分析或總結關鍵點。Claude將嘗試閱讀所有內容并產生深思熟慮的輸出。

Claude也被賦予了某種形式的工具使用。Anthropic最近引入了一個名為"Claude的計算機使用"的實驗功能，這類似于給Claude一些代理能力。它允許Claude（在受控環境中）執行諸如瀏覽給定URL或使用API等操作，盡管這目前處于測試階段且未廣泛啟用（需要通過API進行技術設置）[zapier.com]。此外，Claude可以與一些第三方平臺集成：例如，Claude可以通過Slack使用并連接到某些知識庫，Anthropic與Google Cloud（Vertex AI）和AWS Bedrock等提供商合作，將Claude插入業務工作流程[lindy.ai]。然而，它還沒有像OpenAI的ChatGPT那樣的公共插件生態系統，你不能直接給它任意新工具，除非通過API。

在易用性方面，Claude為終端用戶提供了非常干凈的界面——你可以附加文件，用簡單語言指導它。它甚至有一個名為"項目"的功能，你可以將相關文件和聊天保持在一起，使其感覺像一個研究工作空間[lindy.ai]。許多用戶發現Claude是優秀的頭腦風暴和寫作伙伴——它經常因其連貫、細致的回應而受到贊揚。Anthropic對"無害性"和清晰度的關注可能是可靠性的加分項（Claude傾向于解釋其推理，并訓練為更抗偏離軌道）。也就是說，Claude仍會犯事實錯誤或幻覺，所以通常的注意事項適用。

在模塊化vs專有方面：Claude是封閉模型（你可以通過API或Anthropic的UI訪問），所以像其他專有產品一樣，你不能修改其內部。但由于其大上下文，可擴展性可以通過在提示中直接提供更多自己的數據來實現（在許多情況下，不需要向量數據庫或檢索中間件）。例如，使用Claude的用戶可能會直接粘貼一堆資源文本并要求Claude綜合——這可能會破壞較小的模型或在其他地方需要特殊處理，而不是構建整個RAG管道。Anthropic還提供API，所以開發者可以將Claude集成到自定義應用程序中，但同樣，添加真正的代理行為可能需要與外部編排框架配對（有些人確實使用LangChain或其他與Claude作為LLM）。

值得注意Anthropic的定價和層級：Claude Pro訂閱（約每月17美元）包括一些增強功能，特別是網絡瀏覽（“互聯網搜索”）和擴展推理（“擴展思考”）功能[lindy.ai]。更高層級（Claude Max）宣傳"高級研究"功能以及通過集成將Claude連接到外部工具或上下文的能力[lindy.ai]。這表明Anthropic也在向更代理化的、使用工具的Claude版本發展，可能是為了跟上OpenAI和Google。例如，如果授權，Claude可以連接到你的Google日歷或文檔（用于企業用例），暗示超越純問答的個人助手功能[lindy.ai]。

優勢：極大的上下文窗口——可以在一次會話中分析大量文本[zapier.com]；擅長長內容的總結和綜合；界面允許文件上傳（多種格式）和一些圖像；以相對穩定和理性的輸出著稱（由于Anthropic的對齊焦點，較少"瘋狂"回應）。非常適合有大量數據并希望AI梳理的用戶。
劣勢：開箱即用缺少完全集成的"主動"網絡研究模式（除非你使用測試功能或在工具增強設置中使用Claude）；默認情況下不如ChatGPT或Gemini那樣與網絡搜索緊密集成；作為專有產品，你受限于Anthropic提供的功能（沒有自定義插件），截至2025年，其模型雖然強大，但在某些任務上可能略遜于GPT-4（這一差距正在不斷縮小）。此外，消息限制（如Claude對時間窗口內交互數量有上限）可能會限制非常密集的研究會話。

開源vs專有：關鍵方面比較

現在我們已經概述了主要參與者，讓我們從模塊化、易用性、可擴展性、可靠性和性能方面比較開源框架和專有解決方案。每種方法都有其權衡，什么是"最好的"取決于你是構建系統的開發者還是利用現有AI服務的終端用戶。

模塊化和定制：像LangChain或AutoGen這樣的開源框架高度模塊化——你可以自由插入新工具、交換LLM并設計自定義邏輯。例如，LangChain通過集成支持廣泛的API和數據存儲[research.aimultiple.com]，AutoGen讓你定義定制的代理角色。另一方面，專有平臺是具有預定功能的封閉系統。ChatGPT的深度研究或Gemini的代理只會使用其創建者允許的工具（網絡搜索、代碼執行等），用戶無法調整內部工作流程。這意味著開源框架提供更大的定制性，而專有解決方案提供固定的、預打包的體驗。

易用性：這是專有產品對大多數用戶的亮點。使用ChatGPT或Claude就像輸入提示一樣簡單；即使調用深度研究模式也只需單擊，不需要編碼。界面精美，過程自動化，適合一般技術用戶。相比之下，開源框架要求你編寫代碼（通常是Python）并了解如何組裝組件。學習曲線更陡峭，需要更多努力才能獲得工作的研究代理。然而，對于開發者或團隊，開源框架可以構建到具有自定義UI的應用程序中，而專有UI可能無法直接嵌入到你的產品中（盡管ChatGPT、Claude等存在API訪問，但需要付費）。

可擴展性：如果你需要AI代理使用特定工具或數據源，開源是首選。你可以集成小眾API，連接到內部數據庫，或在自定義數據上微調模型。專有系統可擴展性較差——你受限于它們的功能集。例如，如果你想要查詢私有研究數據庫的代理，使用OpenAI的ChatGPT你無法簡單添加該能力（除非你將ChatGPT的輸出導入另一個系統，這會變得復雜）。開源框架在設計上允許此類擴展和集成。另一方面，像Anthropic這樣的公司開始允許一些集成（Claude可以在許可下連接到某些用戶數據[lindy.ai]），但不如在LangChain中編寫自己的代碼靈活。

可靠性和準確性：這是雙刃劍。專有解決方案受益于受控訓練和基礎設施：OpenAI和Google已經調整了其模型（使用來自人類反饋的強化學習等技術）來處理工具使用并避免一些陷阱[medium.com]。它們通常還有護欄（例如，Claude已經用安全憲法進行訓練以避免極端錯誤）。這可能意味著開箱即用，ChatGPT或Gemini在深度研究任務上可能比未調優模型的DIY設置表現更一致。此外，它們的多步推理在某種程度上是"學習的"，而不是完全由提示驅動的啟發式。然而，沒有一個是萬無一失的——我們看到即使OpenAI的代理也可能幻覺資源[jagranjosh.com]。開源框架依賴于你使用的底層LLM。如果你通過LangChain使用OpenAI的API，你會獲得該模型的一些可靠性好處，但如果你使用較小的開源模型，結果可能差異很大。在開源框架中調試可靠性問題可能更容易，因為你可以看到過程（你可以記錄思維鏈，查看中間結果等），而封閉系統在出錯時是黑盒。總之，專有解決方案方便且穩健但仍需要用戶警惕，開源解決方案透明且可調，但將確保準確性的責任放在開發者身上（例如，通過添加自己的驗證步驟或過濾器）。

性能（速度和效率）：專有深度研究模式通常每查詢較慢，因為它們追求全面性——例如，ChatGPT在深度研究模式下需要長達30分鐘[jagranjosh.com]。這是質量的有意權衡。積極的一面是，它們在自己的服務器上處理所有計算，可能以并行或優化的方式。開源框架的性能取決于你如何實現它們。編排不佳的LangChain代理可能也會很慢（實際上可能多次調用模型，產生token成本和延遲——一項分析指出LangChain的方法可能是token密集的[research.aimultiple.com]）。如果性能至關重要，開發者可以優化開源管道：例如對某些步驟使用更快的模型，限制搜索結果數量等。對于封閉系統，你無法控制過程——你必須信任提供商的優化。此外，一些專有模型有速率限制（Claude有每小時消息上限，ChatGPT有請求限制），可能會限制高容量使用[zapier.com][zapier.com]。擴展開源解決方案（對于部署給許多用戶的公司）可能涉及更多工程工作（管理基礎設施、GPU等），而擴展專有API的使用只意味著支付更多費用。本質上，個人用戶會發現專有代理對單個查詢相當高效（考慮到為他們完成的繁重工作），但開發者可能通過針對其用例定制的自定義解決方案實現更好的總體性能。

比較總結：開源框架提供無與倫比的控制和定制——如果你需要定制研究代理或希望將AI深度集成到自己的平臺中，這是至關重要的。它們確實需要專業知識和努力才能產生良好結果，可靠性取決于你如何設計和調整系統。專有解決方案提供即時、強大的能力，無需編碼——本質上是由前沿模型和大數據驅動的"研究即服務"。它們對終端用戶或快速原型制作很好，但你放棄了靈活性，必須接受它們的限制和定價。許多組織實際上可能使用混合方法：例如，在內部使用開源框架，通過API調用頂級模型（如通過API的GPT-4或Claude）來獲得兩個世界的最佳——定制加上高性能語言推理。

未來值得關注的內容

LLM深度研究領域發展迅速。未來會如何，我們應該關注什么？

更多自主性和代理：2023-2025年見證了自主AI代理的誕生（AutoGPT、BabyAGI等，以及ChatGPT和Claude的內置功能）。期望這些代理變得更有能力和常見。它們將不僅能夠搜索信息，還能在數字環境中代表我們采取行動。正如一份趨勢報告所指出的，存在從簡單聊天機器人向"能夠任務規劃、啟動和自我改進的主動AI代理"的轉變，通常利用強化學習和分層規劃[techsur.solutions]。在研究語境中，這意味著未來的LLM代理可能處理整個項目：想象一個AI代理可以制定假設、收集數據、進行實驗（通過代碼或遠程實驗室），并編寫論文——人工干預最少。

多模態和專門工具的整合：到目前為止，基于文本的研究一直是焦點，但很快這些代理將使用不僅僅是文本。能夠看、聽和處理其他數據的多模態模型正在興起。Google的Gemini被吹捧為多模態（例如，分析與你查詢相關的圖像或可能的視頻）。我們可以預期深度研究代理，例如，可以觀看講座或分析PDF中的圖表作為其過程的一部分。在工具方面，特定領域的研究助手將出現——例如，為科學研究微調的代理，與實驗室數據庫集成，或知道如何提取案例法先例的法律研究助手。OpenAI暗示了專門數據庫的插件；開源生態系統可能為容易插入LangChain等框架的領域（金融、醫學、工程）產生工具庫。趨勢是朝著許多技能的編排——LLM不僅充當網絡搜索和代碼的指揮者，還有各種API。

改進的事實檢查和真實性：今天的關鍵差距是可靠性。未來的框架和模型可能會整合更好的事實檢查模塊。有關于讓LLM通過交叉檢查多個資源或調用單獨的驗證代理來驗證其聲明的積極研究。實際上，一個注意到的趨勢是專注于"通過實時數據集成進行事實檢查"并提供引用[research.aimultiple.com]。這可能減少幻覺并增加對AI生成研究的信任。我們可能會看到一個代理生成答案而另一個代理批評或檢查每個聲明與資源的架構（一些實驗已經這樣做）。

更大的上下文，更小的模型：另一個有趣的軌跡是進一步推動上下文窗口大小（我們看到Google提到100萬token，這暗示上下文在幾年內可能變得實際上"無限"）。如果模型能夠在內存中保存整個圖書館，這減少了對復雜檢索的需求。相反，還有使模型更高效的工作（這樣也許你的個人設備可以運行decent研究代理而不調用API）。稀疏專家模型等技術可能允許處理廣闊知識而沒有極端計算成本[research.aimultiple.com]。基于云的重型模型和本地輕量級模型的結合可能協作——例如，知道何時查詢云中更大模型進行某些復雜子任務的本地代理。

用戶個性化和記憶：未來的深度研究系統可能會維護用戶偏好和知識上下文的長期記憶。想象一個AI知道你以前讀過什么，你的專業水平是什么，并可以相應地定制研究（同時保護隱私）。專有產品已經在暗示這一點：ChatGPT的自定義GPT和Claude的"項目"為用戶組織知識[lindy.ai]。差距是一個可以隨時間保持知識并從每次交互中學習以完善如何為你研究的代理。

模型間協作：正如AutoGen啟用多代理對話，我們可能會看到跨模型協作——也許具有不同優勢的不同LLM一起工作（一個可能更擅長數學，另一個編碼，另一個總結）。這甚至可能意味著跨公司——也許開源邏輯引擎驗證OpenAI敘述等。

倫理和透明度考慮：隨著這些研究代理變得更常見，將會增加對它們如何選擇資源（它們是否偏向某些網站？）、是否正確給予信用，以及如何防止濫用（如生成錯誤信息）的審查。可能會出現AI生成研究的標準，如所需的資源披露（已經是功能）和置信水平，甚至AI"水印"在輸出中指示哪些部分是機器生成的。

值得關注的內容：關注OpenAI的下一步行動（他們已經談到"代理"是GPT模型的主要方向），以及Google的Gemini更新（它會開放到Google自己工具之外的外部插件或工具嗎？）。Anthropic的Claude也在快速迭代——關注Claude是否得到官方"研究模式"或更多自主功能。在開源方面，像LangChain和AutoGen這樣的項目正在快速發展；還要關注像LangChain Hub或LangSmith（更好管理和評估鏈/代理的工具）以及像JARVIS或Hugging Face Transformers Agents這樣將類似想法帶入廣泛使用庫的框架等新進入者。研究社區很活躍——框架可能合并或新范式（如檢索增強生成現在是標準；下一個可能是規劃增強生成等）可能站穩腳跟。

總之，基于LLM的深度研究正在從新穎演示轉向日常生產力工具。今天的解決方案，無論開源還是封閉，已經通過自動化研究的"繁重工作"為我們節省了數小時。開源框架將繼續賦予開發者定制和創新的能力，而專有AI助手將在易用性和原始能力方面推動邊界。最有效的人機AI研究工作流程可能會融合兩者：利用強大的供應商模型并在其上使用開源工具進行定制。隨著這些系統在準確性、速度和多模態性方面的改進，擁有勤奮的AI研究助手可能會變得像現在使用搜索引擎一樣常規——但功能更強大。與此同時，了解這些框架（并批判性評估其輸出）將幫助我們從這個深度研究新時代中獲得最大收益。