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接收到查询后会解释用户意图并生成一个回答问题的计划。随后这个计划会被拆解成更小的部分分派给多个子 Asub-agents。最常见的子 Agent是“网页搜索”代理。每个网页搜索代理都会被指示去搜索整体主题的某一部分或某个子任务例如某个地区、某段时间范围或问题的某个维度。当网页代理完成工作后会返回两类结果1.它们提取到的内容。通常以文本片段、摘要或关键事实的形式呈现。2.引用信息citations。用于精确记录内容来自哪里例如 URL 与页面标题。这些结果随后会进入我们可以称为“综合synthesizer流程”的阶段。这个阶段通常包含两个智能体综合代理-synthesizer agent与引用代理-citations agent。在某些系统中orchestrator 本身也会兼任综合代理因此不一定需要一个单独的综合代理。综合代理会把网页代理返回的所有内容整合为最终研究报告它将信息组织成不同章节处理重复与重叠内容并构建连贯的叙事结构。引用代理随后会通读综合后的报告确保每个陈述都有正确来源支撑并把引用插入到正文的正确位置使最终报告能够被底层材料充分“背书”。当综合与引用流程完成后综合代理或orchestrator会把最终的、引用完备的研究报告返回给用户。Anthropic 发布过一张其“Advanced Research”模式的高层示意图用来展示这种多智能体研究系统如何在实际中运转。图中展示了主控代理、不同的子 Agent以及它们在规划、研究与综合过程中彼此之间的数据流转。Deep Research 的不同实现路径尽管各个平台对 Deep Research 背后的总体思想大体一致但每一家主要提供商在实现上都有各自的变体。OpenAI Deep ResearchOpenAI 的深度研究代理以一个采用强化学习的推理模型为核心构建。该模型被训练来规划多步骤研究任务决定何时进行搜索、何时阅读材料以及如何将信息组合成最终答案。强化学习的使用能够通过奖励“良好的工具调用序列”和“正确的研究决策”让 Agent 随时间不断改进。Gemini Deep ResearchGoogle DeepMind 的 Gemini 深度研究系统构建在 Gemini 模型之上而 Gemini 是多模态的。这意味着同一套系统能够对文本、图像以及其他类型输入进行推理。在深度研究场景中这使得 Gemini 可以将来自文档、网页以及其他媒体的信息整合为一份统一的回应。Gemini 的代理会利用其规划能力来决定要寻找什么、如何组织研究结构以及如何把所有内容汇聚为一份报告。Claude Advanced ResearchAnthropic 的高级研究系统采用了清晰定义的多智能体架构一个主控代理lead agent负责编排多个并行运行的子 Agentsub-agents。每个子 Agent会被要求探索问题空间的某一特定部分。面对复杂主题时这种设计使 Claude 能够把主题拆成多个角度并同时探索再将结果汇总回编排者进行综合。Perplexity Deep ResearchPerplexity 的深度研究代理使用一种迭代式的信息检索循环。它不是“一次搜索 一次总结”的单次流程而是会在研究过程中根据新发现不断调整检索策略。Perplexity 还采用了一种混合架构能够为任务的不同部分自主选择最合适的底层模型。例如某个模型可能更擅长摘要而另一个更擅长解读搜索意图系统可以据此进行路由分发。Grok DeepSearchGrok DeepSearch 采用“分段级segment-level模块化处理流水线”。内容会按片段进行处理每个片段都会经过可信度评估阶段。此外Grok 使用一种稀疏注意力机制使其能够在多段文本之间并发推理。该系统还可以动态分配资源按需在“检索模式”和“分析模式”之间切换并且整个过程都在安全的沙箱环境中完成。Microsoft CopilotMicrosoft 引入了两类相关的推理代理•Researcher研究员面向复杂、多步骤研究任务将来自互联网的信息与用户的工作数据结合起来。它使用较为复杂的编排与搜索能力来处理多阶段问题。•Analyst分析师高级数据分析代理能够把原始数据解释并转换为有用洞见。它使用链式推理chain-of-thought的方式来拆解分析问题应用恰当的操作并呈现结果。Researcher 与 Analyst 都被设计为能够在企业数据与公共互联网之上安全工作。Qwen Deep Research阿里巴巴的 Qwen 深度研究是一种支持动态研究蓝图dynamic research blueprinting的高级代理。它可以生成初始研究计划并在交互过程中进一步细化。Qwen 的架构支持并发任务编排这意味着信息的检索、校验与综合可以并行进行从而更高效地获取数据、验证数据并把它们集成到最终输出中。Deep Research 中的多 Agent1-用户查询与初始规划整个深度研究工作流从一个用户查询开始。用户的表达方式可能差异很大有人会给出非常模糊的提示例如“告诉我关于 AI 智能体的一切”也有人会提供高度细化、聚焦的指令。系统必须能够处理这种不确定性并把查询转化为精确、可机器执行的研究计划。初始阶段至关重要它把用户通常宽泛或含糊的请求转换为一套清晰策略与具体步骤。最终报告的质量与该计划的质量直接相关。如果计划不完整或误解了用户意图研究结果就会遗漏关键信息或朝错误方向展开。请参考下图不同系统对规划阶段的处理方式并不相同。1.1-交互式澄清OpenAI某些架构例如 OpenAI 的深度研究采用交互式澄清方式。在这种方式下代理不会立刻启动长时间研究流程而是可能先向用户提出追问。这些问题旨在细化研究范围、澄清目标并确认用户真正关心的信息点。例如若用户要求对比某些技术代理可能会询问是否只关注近期进展、是否需要纳入特定地区、是否存在某些约束条件等。这种对话式往返会持续到代理对用户需求形成明确理解然后才会“提交”并启动完整研究过程。1.2-自主提出计划Gemini另一些系统例如 Google 的 Gemini则采取不同路径它不会默认通过追问来澄清而是可以基于对初始查询的理解自主生成一份全面的多步骤计划。该计划会列出系统准备探索的子任务与研究角度。随后Gemini 会把这份拟定计划展示给用户让用户审阅与批准。用户可以阅读计划、进行编辑、添加约束或移除不需要的子任务。待用户满意并批准后系统才开始研究流程。2-子 Agent 分派与并行执行当计划准备就绪后系统就从“策略”进入“执行”。与其让单个 Agent 完成所有步骤主控 Agent 会把工作分派给多个“为其工作”的子 Agent。Anthropic 的下图展示了主控 Agent 如何将任务分配给并行运行的专门 Agent并把结果收敛回一个中心化的综合流程中。2.1-任务分派与子 Agent 专业化主控 Agent 会通过结构化的 API 调用把每个子任务分派出去。从技术角度看这意味着 orchestrator 会调用另一个服务子 Agent并携带一个负载payload其中包含子 Agent完成任务所需的全部信息包括精确的提示词prompt用于说明其具体研究目标例如“调查 NVIDIA 在 2024 年第四季度的财务表现”。约束条件例如时间范围、数据来源、或最多阅读多少个页面等限制。访问权限与工具配置使子 Agent 明确自己可以使用哪些工具。子 Agent 通常是“专门化”的而不是完全通用的。虽然某些系统可能提供通用型“研究代理”但更常见的是建立一个针对特定功能调优的代理池。典型例子包括网页搜索 Agent专门用于构造高质量搜索查询、与搜索引擎交互并解读结果摘要snippet。数据分析代理可访问代码解释器code interpreter能够做统计分析、处理 CSV 文件或生成简单可视化。通过使用专门化代理系统可以为计划中的每一部分匹配最合适的工具与方法从而提升整体研究的准确性与效率。2.2-并行执行与工具使用该架构的一个关键优势是并行执行。由于子 Agent 是彼此独立的服务它们可以同时运行一个子 Agent 研究市场趋势另一个收集历史财务数据第三个调查竞争对手策略——这些都可以并行进行。但并非所有任务都会完全同时启动。有些任务必须等待其他任务完成后才能开始。编排者会跟踪任务依赖关系并在其输入就绪时触发相应子 Agent。为了与外部世界交互子 Agent 需要通过工具tools完成。Agent 本身并不直接访问互联网或文件相反它会发出工具调用tool calls由系统代表它执行。常见工具包括搜索工具Search tool代理会调用类似web_search(queryanalyst ratings for Microsoft 365 Copilot)的接口。系统将该查询发送给外部搜索引擎 API例如 Google 或 Bing并返回一组 URL 与摘要片段。浏览器工具Browser tool在拿到搜索结果后代理可以调用browse(url...)来抓取网页完整内容。浏览器工具返回页面文本供代理进一步处理。代码解释器工具Code interpreter tool面对数值或数据密集型任务时代理可以编写 Python 代码并在安全沙箱环境中执行。代码解释器可以读取 CSV 数据、计算平均值或运行基础分析代理随后读取输出并把发现纳入报告。2.3-信息检索与上下文感知当子 Agent 从工具获取数据时它必须持续评估这些信息是否与其目标相关主要包括1.检查来源是否权威或可信。2.尽可能在多页面之间交叉验证事实。3.发现初始搜索结果较弱时及时调整检索式。例如如果某次搜索返回的大多是无关的营销页面Agent 可能会通过更具体的术语或过滤条件来优化查询。它可能会添加诸如 “PDF”“季度报告quarterly report” 或某个特定年份等关键词以缩小结果范围。当 Agent 找到有用内容时会提取相关片段并与原始 URL 一起存储。内容与引用的配对至关重要因为它确保在后续综合阶段使用的每一条信息都能够追溯到其来源。每个子 Agent 会维护自己的短期记忆或“上下文context”用于记录迄今为止看到的内容。这种记忆使它能够形成对其子任务的连贯理解并避免重复劳动。当子 Agent 完成分配的任务后它会返回一个结构化的信息包其中同时包含研究结论与对应引用来源。整个检索阶段的输出还不是一份统一文档而是来自所有子 Agent的一组自包含信息包集合每个信息包都聚焦于研究问题的不同部分。请参考下图3-综合与报告生成Synthesis and Report Generation当所有子 Agent 返回结果后系统就进入综合阶段。此时系统拥有大量碎片化洞见它们分别对应研究计划的不同部分。该阶段的目标是把这些碎片整合为一份统一的报告。请参考下图3.1-内容聚合与主题分析Content Aggregation and Thematic Analysis编排者orchestrator或综合代理synthesizer agent首先会收集所有信息包并进行高层分析以识别主题、重叠内容与逻辑关联。例如关于市场采纳market adoption的洞见可能与关于客户情绪customer sentiment的洞见互相补充两者都可以归入报告中的某个更宏观章节。随后综合代理会为最终文档构建叙事大纲。它会决定最适合这些材料的结构例如按时间顺序chronological、按主题thematic或按“问题—解决方案problem and solution”组织。来自多个子 Agent的重复信息会被合并为一条单一、清晰的表述。3.2-叙事生成与引用流程Narrative Generation and the Citation Process在大纲就绪后代理开始撰写报告它会整合提取到的事实在章节之间生成过渡语句并保持一致的写作语气。在写作过程中每一条主张claim都会与其来源建立对应关系。一些系统会把这一步交给专门的引用代理citation agent由其审阅草稿并在正确位置插入引用。这一阶段非常关键因为它能抑制“幻觉”hallucinations并确保最终报告中的每一项断言都可以追溯到已验证的来源。最终产出是一份经过打磨的研究文档正文由引用支撑并在需要时附带正式的参考文献目录。结论Conclusion深度研究系统依赖多智能体架构通过协同规划、并行探索与结构化综合来完成任务。专门化的子 Agent负责检索信息、评估信息并返回详尽发现编排者或综合代理再把这些分布式知识转化为一份连贯、引用充分的报告。随着 LLM 在规划、推理与工具使用能力上的持续提升这类系统将变得更强大、更可靠也更全面。最近两年大家都可以看到AI的发展有多快我国超10亿参数的大模型在短短一年之内已经超过了100个现在还在不断的发掘中时代在瞬息万变我们又为何不给自己多一个选择多一个出路多一个可能呢与其在传统行业里停滞不前不如尝试一下新兴行业而AI大模型恰恰是这两年的大风口整体AI领域2025年预计缺口1000万人其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫学习AI大模型是一项系统工程需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】【2025最新】AI大模型全套学习籽料可白嫖LLM面试题AI大模型学习路线大模型PDF书籍640套AI大模型报告等等从入门到进阶再到精通超全面存下吧