深度研究（Deep Research）概述 - 深度研究是让人工智能系统从“生成文本”进化为“发现知识”并完成复杂开放式任务的前沿领域 [1] - 该领域赋予大语言模型端到端研究工作流程，使其能作为智能代理在最少人工干预下生成有明确来源依据的研究报告 [4] - 目前深度研究已被广泛应用于文本生成、科研、软件工程、地球观测等领域 [1] 深度研究的能力演进三阶段 - 第一阶段：自主搜索 专注自主寻找正确信息来源，生成简明且引用明确的答案，强调检索的准确性和效率 [4] - 第二阶段：整合研究 将多源证据综合为连贯、结构化的报告，同时处理冲突和不确定性，以支持长周期任务和决策 [5] - 第三阶段：全栈AI科学家 不仅能整合证据，还能生成假设、进行实验验证、批判现有观点并提出新视角，追求科学发现的新颖性、洞察力和结论可复现性 [5] - 整体体现了从简单信息检索到复杂分析，再到前沿科学研究的能力演进路径 [5] 深度研究系统的关键组成部分 - 系统是一个接收复杂问题并通过分析、检索、整理信息最终输出结构化答案的闭环工作流 [6] - 查询规划 将复杂问题转化为一系列结构化、可执行的子任务，包括并行规划、顺序规划和树状规划三种策略 [8] - 知识检索 已从传统文本搜索发展为利用实时网络搜索引擎获取最新信息，并涉及多模态检索 [9] - 记忆管理 负责管理复杂长周期任务中上下文的动态生命周期，包括整合、索引、更新和遗忘四个环节 [10] - 答案生成 需要应对调和矛盾证据、保持长周期一致性、展示透明推理过程和恰当引用等挑战，过程包括整合信息源、综合证据、构建推理框架及跨模态生成 [12] 深度研究面临的未来挑战 - 检索时机 当前系统缺乏对检索时机的细粒度判断，易导致过度检索或检索不足，并在无相关证据时可能强行作答 [14] - 记忆进化 当前主流的扁平化记忆架构无法捕捉知识元素间深层次的逻辑关系，限制了系统的复杂推理能力 [15] - 训练算法 在多轮交互设置中，PPO和GRPO等强化学习算法会出现不稳定性，表现为奖励下降、生成无效响应及熵崩塌等现象 [16] - 评估体系 主流的大模型作为评估者方法存在偏差和效率问题，可能偏好更长或更相似的回答，且大规模评估成本高昂 [17] 深度研究的未来发展方向 - 需要发展更强的统一推理范式来适配多种大语言模型，并具备无缝适应不同底层模型、任务风格与用户偏好的能力 [17] - 需要一种标准化、泛化能力强的记忆系统，以确保能正确存储、追踪和引用研究过程中发现的证据 [17] - 需要通用、模块化、可扩展的框架，使其能在不同环境与工具集之间自由切换 [17] - 总体目标是推动大语言模型从被动回答者向自主研究者转变，进行迭代式推理、证据综合及可验证的知识生成 [17] - 未来将加速推动深度研究系统向更通用、更可靠、更具可解释性的智能体形态演进 [17]