DeepResearch 原理解析
DeepResearch 是一种模拟深度思考和研究过程的方法论。想象一下，它不是简单地查找信息然后结束，而是像一个严谨的研究团队，不断地规划、执行、反思、改进，最终得到高质量、经过深思熟虑的结果。
下面的图例将帮助你理解这个过程是如何运作的。
图例详解：DeepResearch 如何工作？
上图展示了 DeepResearch 的核心步骤和它们之间的关系。可以把它看作一个不断自我完善的循环过程：
- 规划 (Planning):
- 做什么？ 这是起点。明确要研究的问题是什么，最终目标是什么。
- 怎么做？ 把大问题拆解成小步骤，制定研究计划和策略。就像项目的蓝图。
- 图中表示: 深蓝色块
1. 规划，接收初始输入。
- 执行 (Execution):
- 做什么？ 根据计划，开始动手干活。比如搜索资料、运行代码、进行初步分析等。
- 怎么做？ 忠实地执行规划阶段定下的任务。
- 图中表示: 主蓝色块
2. 执行，接收来自规划的指令。
- 评审 (Critique):
- 做什么？ 对执行阶段的产出进行严格的评估。这份资料可靠吗？分析有漏洞吗？符合最初的目标吗？
- 怎么做？ 像一个挑剔的编辑或评审员，找出问题和不足之处。
- 图中表示: 主蓝色块
3. 评审，接收来自执行的结果。
- 迭代优化 (Iteration):
- 做什么？ 这是 DeepResearch 的精髓！根据评审发现的问题，进行反思和改进。
- 怎么做？
- 如果发现计划本身有问题（比如方向错了），就需要反馈调整计划（图中蓝色虚线箭头指向规划）。
- 如果计划没问题，但执行得不够好（比如信息不全），就需要反馈重新执行（图中蓝色虚线箭头指向执行）。
- 这个“评审->反馈->调整/重做”的过程会重复进行，直到结果足够好。这就是“深度”所在。
- 图中表示: 浅蓝色区域
4. 迭代优化，接收来自评审的反馈，并通过蓝色虚线箭头将改进意见送回规划或执行阶段，形成一个循环。
- 整合报告 (Synthesis):
- 做什么？ 当迭代优化循环结束，得到了满意的、高质量的结果后，将所有有价值的信息整合起来。
- 怎么做？ 撰写最终的研究报告、总结或答案。
- 图中表示: 深蓝色块
5. 整合报告，接收来自迭代优化后的最终成果，并产生最终输出。
为什么 DeepResearch 很有用？
- 更深入: 不满足于表面信息，通过迭代挖掘更深层次的见解。
- 更可靠: 评审环节有助于发现和修正错误、偏见。
- 更高质量: 最终产出是经过多轮打磨的，通常比一次性完成的结果要好得多。
希望这个图例和解释能帮助你理解 DeepResearch 的基本原理！