作者：litianc

时间：2025年7月4日

阅读时长：7分钟

引言

在红杉AI峰会2025上，红杉资本合伙人Pat Grady提出了”万亿美元机会”的观点——下一轮AI浪潮中，卖的不是工具，而是收益。这句话既是对用户为AI付费的范式转移的总结，也为AI应用开发团队指明了方向，Agent的实用性将成为每个AI应用开发者首要关注的问题。

“跟进DeepSeek部署”系列文章原本的重点是企业AI的技术工具实践，围绕能产生价值的共性工具来设计选题。结合行业发展趋势，本文将是该系列的最后一篇文章。这里极力推荐读者关注Deep Research这项技术，它有望成为企业从AI中获得收益的重要通道。

什么是Deep Research？

浙大团队近期发表的《深度研究的全面综述：系统、方法论和应用》中，对Deep Research给出了较为完整的定义：

“深度研究（Deep Research）是指通过三个核心维度，系统性地应用人工智能技术来自动化和增强研究过程：

1. 智能知识发现：自动化跨异构数据源的文献检索、假设生成和模式识别；
2. 端到端工作流自动化：将实验设计、数据收集、分析和结果解释整合到统一的AI驱动管道中；
3. 协作智能增强：通过自然语言界面、可视化和动态知识表示促进人机协作。”

简而言之，Deep Research是一项能够自主调用复杂研究工具、根据用户需求输出详实且有条理报告的技术。它不仅仅是大模型对话、单一AI助手或搜索引擎工具的组合，而是一个综合性的智能研究工具。

Deep Research 不是某一家大模型公司的专属产品，而是一类技术的统称。据调查，当前市面上有超过80种Deep Research相关产品，我们耳熟能详的OpenAI、Google Gemini、Anthropic都推出了自家的Deep Research产品。

从运行过程来看，Deep Research充分展现了大模型在自主规划、工具使用、反思以及多智能体协作等方面的强大能力。这是Google Gemini团队开源的DeepResearch项目界面。

从benchmark跑分结果来看，Deep Research能够取得比原先最先进的大模型更好的得分，这是OpenAI发布Deep Research时的测试结论。

Deep Research的工作原理

Deep Research 的设计模式

在目前已公开的近百种 Deep Research（深度研究）产品中，根据系统设计方式的不同，主要可以分为四种类型：单体架构、流水线架构、多智能体架构，以及混合架构（流水线+多智能体）。下面用更通俗的方式解释这四种架构的区别：

1. 单体架构（Monolithic）—— “全能型选手”
   • 核心特点：所有功能都集成在一个”大模型”里，就像一台超级计算机，所有任务都由它自己完成。
   • 工作方式：
   • 只有一个核心推理引擎（可以理解成”大脑”），负责所有计算和决策。
   • 所有数据、状态和执行逻辑都集中管理，没有模块化拆分。 * 优点：简单直接，适合小规模任务。 * 缺点：扩展性差，一旦任务复杂或数据量大，可能会变慢或难以维护。 * 类比：就像一个人既要负责搜索资料、分析数据、写报告，还要做最终决策，所有事情都自己干。

1. 流水线架构（Pipeline）—— “流水线工厂”
   • 核心特点：把任务拆分成多个步骤，每个步骤由专门的模块处理，像工厂的流水线一样。
   • 工作方式：
   • 研究任务被分解成多个阶段（比如：数据收集 → 数据分析 → 结果生成）。
   • 每个阶段有专门的模块负责，数据从一个模块传到下一个模块。
   • 模块之间通过标准接口通信（类似”输入-处理-输出”）。 * 优点：结构清晰，容易优化单个模块。 * 缺点：如果某个步骤卡住，整个流程会受影响。 * 类比：就像工厂生产线，A 车间负责收集原材料，B 车间负责加工，C 车间负责包装，依次传递。

1. 多智能体架构（Multi-Agent）—— “团队协作”
   • 核心特点：多个”智能体”（可以理解成不同的小助手）分工合作，各自负责擅长的任务。
   • 工作方式：
   • 每个智能体有特定角色（比如：搜索专家、数据分析师、报告撰写员）。
   • 智能体之间通过消息传递或任务分配系统协调（类似团队开会分配任务）。
   • 每个智能体可以独立决策，但最终结果需要协作完成。 * 优点：灵活、可扩展，适合复杂任务。 * 缺点：协调成本高，需要设计好的通信机制。 * 类比：就像一个研究团队，有人负责查资料，有人负责分析，有人负责写总结，大家互相配合。

1. 混合架构模式（Hybrid）—— “灵活组合”
   • 核心特点：结合以上几种架构的优点，根据需求灵活搭配。
   • 常见组合：
   • 流水线 + 多智能体：某些阶段用流水线，某些阶段用多个智能体协作。
   • 单体 + 智能体：核心任务用单体架构，辅助任务用智能体分担。 * 优点：平衡性能和灵活性。 * 缺点：设计复杂度高。 * 类比：就像一家公司，既有标准化的生产线（流水线），又有多个专业团队（智能体）处理特殊任务。

Deep Research 开源实例

这里以 Dify 平台上的 Deep Research 模板应用为例，做一个简要分析。在 Dify 的”探索应用”模板库中，有一个名为”research agent process flow”的聊天工作流。 这个工作流是一个最小化的混合架构 Deep Research 实现。

整个流程主要分为三个阶段：

1. 意图识别：捕捉用户的研究主题，收集初始上下文，并分析目标，明确研究方向。
2. 迭代探索：利用循环变量评估知识、发现信息不足，进行定向搜索，并逐步积累研究发现。
3. 综合研究：将所有收集到的信息整合成结构化报告，并自动生成正确的引用。

第一阶段：意图识别 在研究开始前，用户输入背景信息和对搜索深度的要求。系统首先对用户的背景和问题进行初步分析，并通过联网搜索获取相关的实时信息。获取到上下文后，利用”答案节点流式输出”功能，避免用户长时间等待。

第二阶段：迭代探索 此阶段采用 ReAct（Reason + Act）策略，通过交替执行”思考”与”行动”步骤，逐步解决复杂任务。系统通过循环模式，不断迭代输出新获得的知识。

第三阶段：综合输出 当多个探索周期完成后，最终总结节点会将所有累积的变量整合，生成一份全面的研究报告。

这样，就搭建好了一个最简单的能够在本地运行的Deep Research工具，在不断优化后，能够设计出适合公司或个人的产品。除此以外，如果对数据私密要求不高的情况下，还是更推荐使用Google Gemini/OpenAI（英文）、ChatGLM/Manus（中文）等成熟的Deep Research产品，能更快速地看到直观效果。

Deep Research的应用场景

Deep Research虽然在科研、教育、金融和商业智能等领域已有重要应用，但目前主要以SaaS服务形式存在，主要面向对AI先知先觉的个人用户。然而，其真正的价值爆发点在于企业级应用——这不仅是技术趋势，更是企业数字化转型的刚需。

企业级应用：Deep Research的核心战场

在企业环境中，Deep Research将面临前所未有的token消耗挑战。企业每天需要处理海量的内部文档、报告、数据分析和决策支持需求。从市场调研报告到竞品分析，从财务分析到战略规划，每个环节都需要Deep Research进行深度挖掘和智能分析。这种高频、高强度的使用模式将带来巨大的token消耗，同时也为企业创造显著的价值回报。

企业刚需：从工具到生产力的转变

对于现代企业而言，Deep Research已经从”锦上添花”的工具转变为”雪中送炭”的刚需。企业面临着信息爆炸、决策复杂化、竞争加剧等多重挑战，传统的报告生成和分析方式已无法满足快速变化的市场需求。Deep Research能够将企业内部散乱的数据转化为结构化的洞察，将复杂的研究任务自动化，让企业员工专注于更具创造性和战略性的工作。这种从工具到生产力的转变，使得Deep Research成为企业AI应用的最后一块拼图，也是token消耗最大的应用场景。

各领域应用概览

学术研究应用：深度研究系统极大提升了文献综述、假设生成、跨学科研究、数据分析、实验设计以及科研文献整合的效率和质量，使学术探索更高效、系统化。

教育领域：系统支持学习辅导、内容开发等，为个性化教育和学习支持提供智能化解决方案。

金融分析：在投资研究、尽职调查、财务趋势分析、风险评估与建模方面发挥关键作用，提升决策效率。

商业智能：帮助企业实现信息的高速整合、深度分析和智能决策，从而增强竞争力、减少决策风险，促进业务持续创新和增长。

Deep Research！为什么不是 Operator？

ChatGPT 的公司 OpenAI 目前在智能体层面推出了两个应用：第一个是 Operator，第二个是 Deep Research。那么，为什么我们更推荐 Deep Research，而不是 Operator 呢？

主要原因在于业务成熟度。Deep Research 聚焦于报告生成等单一、明确的场景，能够为用户带来直接且可衡量的价值。而 Operator 虽然定位为全能型执行代理，看似功能更强大，但在当前 Agent 工具尚不完善、交互协议不够成熟的阶段，这种”全能”反而带来了更多的不确定性和使用门槛。因此，短期内（未来 6～12 个月），Operator 在用户中的接受度并不被看好。

另一方面，从开源生态和市面上产品的丰富程度也可以看出，用户对 Deep Research 的需求显然更为强烈。同时，Deep Research 也更有可能在企业私有化部署等实际场景中落地应用。

小结

Deep Research 作为新一代智能体技术，凭借其强大的信息检索、推理和报告生成能力，极大提升了企业和个人在复杂知识获取与分析场景下的效率。无论是本地部署还是云端服务，Deep Research 都能为用户带来高质量、可追溯的研究成果。随着技术和生态的不断完善，Deep Research 有望在更多行业落地，成为推动智能化知识工作的关键引擎。

写在最后：”跟进DeepSeek部署”系列文章总结

2025年初，DeepSeek-R1的大模型性能和效果提升为人工智能行业注入了一剂强心针，企业对私有化部署DeepSeek的需求也随之急剧增长，这成为作者撰写DeepSeek私有化部署系列文章的初衷。随着用户认知的提升，大家已不再满足于一个简单的对话框，而是希望更好地使用和管理大模型，并将其真正应用于实际业务场景。因此，API Key的管控和模型联网搜索能力逐渐成为企业AI服务的刚需。随着时间推移，先行一步的用户对产品的定制化需求也日益增长，目前正处于这一阶段。大多数服务商为应对项目繁多、交付压力大的局面，普遍采取”万能牌”策略，即集成Dify、FastGPT、n8n等自动化工作流平台，以满足多样化的企业需求。

至此，私有化部署短期内的最后一道AI刚需应用正在缓缓走来，即 Deep Research——基于企业内部数据生成准确、可读性强的报告。此外，以 Operator 为代表的模型驱动自动化，是企业员工替代的重要一环。但大公司的转型速度是否足够快，以及中小企业是否需要采用私有化模型部署方案，这些问题仍有待观察。目前来看，这类应用更像是面向公有云服务的目标场景。

AI 的付费范式正在从”卖工具”转向”卖收益”。结合当前国内 AI 行业的发展现状，企业更应关注如何将 AI 技术与实际业务场景深度结合，而不仅仅是不断扩展工具功能。因此，本系列文章也将在此告一段落。

展望未来，如果 AI 的发展速度依然保持”十年百万倍”的增长态势，产品的迭代速度将远比当前的准确性更为重要。能否将 AI 技术与具体应用场景紧密结合，将成为 AI 产品快速获得用户和市场认可的关键。2025年，边缘侧模型的部署同样令人期待。例如，Google 推出的 Gemma-3n 等开源小模型，结合大厂强大且高效的云端大模型能力，将进一步推动 AI 的普及和广泛应用，深度挖掘企业与个人的多样化 AI 需求。让我们保持初心，与AI一同DeepSeek。

参考资料：

1. A Comprehensive Survey of Deep Research: Systems, Methodologies, and Applications, https://arxiv.org/abs/2506.12594
2. Deep Research Workflow in Dify: A Step-by-Step Guide, https://dify.ai/blog/deep-research-workflow-in-dify-a-step-by-step-guide
3. Deep Research Agents: A Systematic Examination and Roadmap, https://arxiv.org/abs/2506.18096