今年年初，OpenAI 上线 Deep Research，开启了智能体又一新阶段，其能根据用户需求自主进行网络信息检索、整合多源信息、深度分析数据，并最终为用户提供全面深入的解答。
在一轮轮 AI 基础建设起来之后，目前率先卷起来的应用场景，是「深度研究」。
谷歌Gemini全新升级！深度研究全球免费体验，还将支持45余种语言。谷歌旗下App与Gemini互联，正在2.0 Flash Thinking Experimental中上线。利用Gems更是可以量身定制「AI专家」：家教、健身教练、编程搭档都不在话下！
这才 2 月份，深度搜索（Deep Search）就已经隐隐成为 2025 年的新搜索标准了。像谷歌和 OpenAI 这样的巨头，纷纷亮出自己的“Deep Research”产品，努力抢占这波技术浪潮的先机。（我们也很自豪，在同一天也发布了开源的node-deepresearch）。
Manus从第一个通用Agent变成了第一款自媒体比技术从业者先发现和评测的AI产品，评论好坏掺半。最明显的两个观点是效果虚假，没有技术报告，很多好的Agent已经能做到这一点和如何那么厉害的话，为什么英文媒体们没有报道。
DeepSeek R1 催化了 reasoning model 的竞争：在过去的一个月里，头部 AI labs 已经发布了三个 SOTA reasoning models：OpenAI 的 o3-mini 和deep research， xAI 的 Grok 3 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet。
AI引用正确率仅有4.2- 18.5%，用Deep Research就提高了引用正确率吗？似乎用Think&Cite框架的SG-MCTS和过程奖励机制PRM可以解决引用问题，生成可信内容。
相信很多用户已经见识过或至少听说过 Deep Research 的强大能力。
随着AI工具越来越普及，类似Deep Researh这样的工具越来越好用，科学研究成果呈现爆炸式增长。以arXiv为例，仅2024年10月就收到超过24,000篇论文提交。
知名博主 Ben Thompson 在使用 Deep Research 后写的一篇 Deep Research and Knowledge Value[1]，谈到了在信息搜索上带来的价值。
