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引言许多现实世界任务本质上是开放式的需要批判性思维、事实依据以及生成独立的报告。这超出了LLM通过其固有的参数化知识所能提供的范畴。为了弥合这一差距深度研究DR范式应运而生。DR将LLM置于一个端到端的研究工作流中该工作流能够迭代地分解复杂问题、通过工具获取证据并将经过验证的见解合成为连贯的长篇答案。尽管进展迅速但目前仍缺乏对DR进行系统性分析的综述。本文旨在填补这一空白通过描绘其核心组件、整合关键技术和评估方法为AI驱动的研究提供一个坚实的基础。[图1深度研究系统的四个关键组件概览]图1解读此图展示了一个通用的深度研究系统所包含的四个环环相扣的核心组件1查询规划 (Query Planning)将复杂的初始问题分解为一系列更简单、可执行的子问题。2信息获取 (Information Acquisition)调用外部工具如搜索引擎来获取回答子问题所需的证据。3记忆管理 (Memory Management)存储、更新和遗忘在研究过程中获得的中间发现以维持长期任务的上下文。4答案生成 (Answer Generation)综合所有收集到的证据生成一个结构化、连贯且可验证的最终报告。2. 深度研究的初步概念2.1 什么是深度研究DR旨在赋予LLM一个端到端的研究工作流使其能够作为智能体以最少的人类监督自主地生成连贯的、有事实依据的报告。2.2 从三个阶段理解深度研究作者提出了一个三阶段的路线图来描绘DR系统能力逐步扩展的轨迹。[表1传统RAG与深度研究三阶段的对比]表格解读此表清晰地对比了传统RAG与DR三个阶段在能力上的演进。•标准RAG**能力最窄只有搜索引擎访问和长文本生成能力。•阶段I智能体搜索 (Agentic Search)**增加了工具使用、反思修正和记忆管理能力。•阶段II集成研究 (Integrated Research)**与阶段I类似但更强调长篇报告的生成和验证。•阶段III全栈AI科学家 (Full-stack AI Scientist)**在阶段II的基础上增加了代码执行和创新性假说提出的能力最终产出形式为学术论文。•阶段I智能体搜索 (Agentic Search)该阶段的系统专注于找到正确的信源并提取答案合成需求较少。它们通常会对用户查询进行改写或分解以提高检索召回率然后对检索到的文档进行重排和过滤最后给出有明确引用的简洁答案。这类系统的评估重点是答案的精确匹配率、召回率和引用正确性。•阶段II集成研究 (Integrated Research)该阶段的系统超越了孤立的事实旨在生成连贯的、结构化的报告能够整合来自不同来源的异构证据并处理其中的冲突和不确定性。研究循环变得明确迭代系统规划子问题检索和提取关键证据最终合成为全面的叙事性报告。这类系统的评估重点转向事实性、引用验证、结构连贯性和关键点覆盖率。•阶段III全栈AI科学家 (Full-stack AI Scientist)这是DR最宏伟的阶段目标是推动科学理解和创造。该阶段的智能体不仅要聚合证据还要能生成假说、进行实验验证、批判现有主张并提出新颖的观点。其应用场景包括论文审稿、科学发现和实验自动化。评估重点也转向了发现的新颖性、论证的连贯性以及主张的可复现性。2.3 深度研究与RAG的比较相比于传统的、通常被视为启发式增强步骤的RAGDR在三个方面有根本性的不同1与数字世界的灵活互动DR智能体可以主动与动态环境如搜索引擎、API、代码执行器进行多步交互而不仅仅是查询一个静态的、预先索引好的语料库。2具有自主工作流的长远规划DR智能体通过闭环控制和多轮推理能够自主地规划、修正和优化其工作流以实现长远目标。3面向开放任务的可靠语言接口DR系统引入了可验证的机制将自然语言输出与有来源的证据对齐解决了LLM在开放环境中容易产生幻觉的问题。3. 深度研究系统的关键组件本节详细拆解了DR系统的四大核心组件。[图2本综述主要内容的分类学]图2解读这是一张信息量巨大的思维导图它系统地梳理了本文所涵盖的所有主题。从四大核心组件查询规划、信息获取、记忆管理、答案生成到每个组件下的细分技术再到优化DR系统的三大类方法提示工程、SFT、RL以及最终的评估体系为读者提供了一个清晰的导航图。3.1 查询规划 (Query Planning)查询规划是将一个复杂问题分解为一系列可执行子查询的过程。[图3三种常用的查询规划类型]图3解读•并行规划 (Parallel Planning)一次性将原始问题分解为多个独立的子问题可以并行处理效率高。•顺序规划 (Sequential Planning)迭代地、一步步地分解问题后一步的分解依赖于前一步的结果。•树状规划 (Tree-based Planning)将问题分解过程构建成一棵树或有向无环图允许进行更复杂的探索和剪枝。•并行规划优点是高效但缺点是忽略了子问题之间的依赖关系且无法根据中间结果进行调整。•顺序规划能够处理有逻辑依赖的复杂任务并根据中间反馈动态调整。但可能导致过多的推理轮次增加延迟和计算成本。•树状规划结合了前两者的优点通过MCTS蒙特卡洛树搜索等算法在结构化的搜索空间中进行探索平衡了效率和效果。但训练一个鲁棒的树状规划模块极具挑战性。3.2 信息获取 (Information Acquisition)•检索工具从传统的基于词汇的检索如BM25、基于语义的稠密检索发展到使用商业搜索引擎API来获取实时信息再到能够处理图表、表格等多模态信息的多模态检索。•检索时机即“何时进行检索”。因为盲目检索会增加开销并可能引入噪声所以智能体需要学会判断自己何时“知识不足”。这从早期的每步都检索发展到基于模型置信度通过概率、一致性、内部状态、或直接的语言表达来判断的自适应检索再到通过强化学习来端到端地优化检索策略。•信息过滤对检索到的嘈杂信息进行筛选和提纯。主要有三类方法1文档选择对候选文档进行重排序选出最相关的Top-k个。2内容压缩将冗长的文档压缩成简洁的摘要或关键证据。3基于规则的清洗针对特定结构的数据如HTML网页、表格进行规则化的清洗。3.3 记忆管理 (Memory Management)记忆管理是DR智能体能够执行长远任务的核心它确保了上下文的连贯性。[图5记忆管理的四个关键阶段]图5解读1记忆巩固 (Consolidation)将原始的、瞬时的信息如对话、工具输出转化为稳定、持久的表征。可以是非结构化的如生成摘要或关键事件日志也可以是结构化的如存入数据库、构建知识图谱或树状结构。2记忆索引 (Indexing)为巩固后的记忆创建高效的检索路径如同图书馆的目录。方法包括信号增强索引、基于图的索引和基于时间线的索引。3记忆更新 (Updating)根据新信息修正或完善已有的知识。可以是非参数化的直接修改外部存储的数据也可以是参数化的通过继续训练或模型编辑来修改模型权重。4记忆遗忘 (Forgetting)选择性地移除过时、不相关或错误的信息。可以是被动遗忘模仿艾宾浩斯遗忘曲线随时间衰减也可以是主动遗忘通过明确的DELETE指令或模型反学习来擦除特定知识。3.4 答案生成 (Answer Generation)这是DR系统的最后一步旨在生成一个连贯、全面且有证据支持的答案。[图6DR中答案生成过程的示意图]图6解读答案生成是一个层层递进的过程1整合上游信息将来自查询规划、信息获取和记忆系统的信息整合起来。2综合证据并保持连贯性解决不同信源之间的矛盾并维持长篇报告的逻辑一致性。3构建推理与叙事结构通过CoT等方式清晰地展示推理过程。4最终呈现生成将答案以文本、图表、视频、PPT等多种形式呈现。4. 优化深度研究系统的实践技术如何让上述四大组件协同工作并提升DR系统的整体性能作者总结了三种主流范式。4.1 工作流提示工程 (Workflow Prompt Engineering)这是构建DR系统最简单有效的方式即通过精心设计的提示语构建一个由多个智能体协作的复杂工作流。作者以Anthropic的深度研究系统为例详细拆解了其设计原则包括查询分层、任务委派、工具选择、并行收集、最终报告生成等。4.2 监督微调 (Supervised Fine-Tuning, SFT)SFT通常用作DR智能体RL训练前的“冷启动”。由于人工标注专家轨迹成本高昂自动构建高质量SFT数据集成为关键。[图7三种数据合成方法的比较]图7解读•强到弱蒸馏 (Strong-to-weak Distillation)用一个强大的“教师”模型如GPT-5生成高质量的解决轨迹来训练一个较小的“学生”模型。可以是单个教师也可以是多个专家组成的“教师团”。•迭代自进化 (Iterative Self-Evolving)模型通过不断生成新的训练数据来微调自己实现能力的逐步提升。4.3 端到端智能体强化学习 (End-to-End Agentic Reinforcement Learning)这是最先进、最强大的优化范式通过PPO或GRPO等RL算法来端到端地优化整个DR工作流。这可以是优化特定模块如只用RL优化查询规划器也可以是优化整个流水线从查询分解到答案生成的全过程。大量SOTA的搜索智能体如Search-R1, WebDancer都采用了这种端到端RL优化的范式。5. 深度研究系统的评估如何评估一个DR系统的好坏作者将评估场景分为三大类。[表4 5DR系统相关基准测试的全面概览]表格解读这两张表格极其详尽地列出了当前用于评估DR系统的所有主流基准涵盖了从QA到报告生成再到AI辅助科研的方方面面。•5.1 智能体信息搜寻评估智能体获取信息的能力。这从早期的静态、单跳问答如NQ发展到需要多跳推理的复杂问答如HotpotQA再到需要在动态、真实的网页环境中进行交互的基准如BrowseComp, WebArena。•5.2 综合报告生成评估系统生成长篇、结构化报告的能力。包括综述生成如AutoSurvey、长篇报告生成如DeepResearch Bench以及更具挑战性的海报生成和幻灯片生成。•5.3 AI辅助科研这是DR的终极应用场景。评估维度包括想法生成的新颖性、实验执行的准确性、学术写作的质量以及同行评审的水平。6. 挑战与展望作者最后总结了DR领域面临的四大核心挑战1检索时机如何更智能地判断何时需要检索避免“过度检索”或“检索不足”。2记忆进化如何让记忆从被动的历史记录进化为能进行主动预测的用户模型如何将认知科学启发的结构化记忆与自主更新机制结合如何通过RL让记忆管理变得目标导向3训练算法的不稳定性在多轮交互中RL训练极易崩溃。如何通过过滤无效交互、缓解“回声陷阱”等方法来稳定训练过程是亟待解决的问题。DR系统的评估如何评估长篇报告的逻辑一致性如何区分创新与幻觉如何缓解和提升LLM-as-Judge的偏见和效率这些都是评估领域的开放性问题。7. 开放讨论从深度研究到通用智能最后作者将视野提升到AGI的高度讨论了DR在通往通用智能的道路上必须面对的创造力、公平性、安全性与可靠性等终极问题。思考与展望这篇综述为我们系统地梳理了“深度研究”这一激动人心的领域它不仅仅是RAG的简单升级而是一个全新的、更接近人类研究行为的AI范式。1DR通往“自主科学”的必由之路DR的最终愿景是构建一个“全栈AI科学家”。这个愿景的实现将彻底改变科学研究的模式。它不仅仅是加速了某个环节而是将整个科研工作流——从提出假说到设计实验再到撰写论文——都整合进一个自主的闭环中。这让我们离“自主科学”Autonomous Science的梦想又近了一步。2**“规划”与“记忆”智能体的任督二脉**这篇综述清晰地揭示了一个DR智能体要超越简单的问答机器人必须打通“规划”和“记忆”这两条“任督二脉”。查询规划无论是并行的、顺序的还是树状的决定了智能体能否将一个大问题拆解成可执行的小步骤这体现了其“逻辑思维”能力。而记忆管理巩固、索引、更新、遗忘则决定了智能体能否在长远的时间跨度上维持上下文、积累知识、修正错误这体现了其“持续学习”和“自我进化”的能力。3从“数据驱动”到“模型驱动”的数据飞轮SFT和RL的成功越来越依赖于高质量的训练数据。而DR的发展特别是“迭代自进化”和各种智能体数据合成流水线的出现标志着一个范式转变我们正在从依赖于人类标注或网络爬取的“数据驱动”模式转向由AI模型自己生成训练数据的“模型驱动”模式。一个强大的DR系统不仅能解决问题还能为自己创造出更难、更多样的问题和更高质量的解题轨迹从而进入一个正向的“数据飞-轮”实现能力的自我增强。4未来的挑战从“能做”到“做好”当前的DR系统已经证明了其在许多任务上“能做”的潜力但未来的挑战在于如何“做好”。这篇综述指出的几个挑战都切中要害评估的困境如何评估一个AI生成的“新颖”想法如何区分有价值的“创造力”和无意义的“幻觉”这已经超出了传统NLP评测的范畴进入了更深层次的认识论和科学哲学领域。•训练的稳定性端到端的RL虽然强大但其“脆弱性”是目前最大的瓶颈。如何设计出更鲁棒、对奖励信号不那么敏感、能从稀疏信号中高效学习的RL算法是算法层面的核心挑战。•长远价值对齐一个DR智能体在追求短期任务目标如回答一个问题时如何保证其行为符合长远的、更宏大的价值如科学诚信、学术公平这是“对齐”问题在更复杂、更自主的智能体系统中的延伸。总而言之这篇综-述是一份极其宝贵的文献。它不仅为从业者提供了一张清晰的“技术地图”更为我们所有人描绘了一个关于AI如何从一个“信息检索员”成长为一个“独立研究员”的、激动人心的未来。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 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