深度学习实战114-基于大模型的深度研究（DeepResearch）架构：从自主信息探索到洞察生成的革命
文章目录
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- 引言
- 一、 DeepResearch 架构的核心理念与演进
- 二、 DeepResearch 系统架构解析
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- A. 通用分层架构模型
- B. 案例一：基于 Node.js 的开源实现 (dzhng/deep-research)
- C. 案例二：基于 LangGraph 与 Gemini 的实现
- 三、 DeepResearch 核心工作流程详解
- 四、 关键技术模块实现代码
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- A. 核心流程编排：递归与状态图
- B. 反思与反馈循环 (Reflection & Feedback Loop)
- 五、 应用场景与行业案例
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- A. 金融领域
- B. 医疗与科研领域
- C. 其他领域
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引言
随着大型语言模型（LLM）能力的飞速发展，人工智能的应用范式正从简单的问答和内容生成，迈向能够执行复杂、多步骤任务的自主代理（Agentic）系统。在这一浪潮中，DeepResearch 架构应运而生，它并非指代单一的某个软件，而是一种新兴的、旨在模拟人类专家研究过程的系统设计理念与技术框架。其核心目标是自动化地完成从提出问题、多轮网络搜索、信息整合、批判性反思到最终生成结构化、高深度研究报告的全过程 。传统的检索增强生成（RAG）技术在处理简单事实性问题时表现优异，但面对需要广泛调研、深度分析和复杂推理的开放性研究课题时，则显得力不从心。DeepResearch 正是为了弥补这一鸿沟而设计的，它通过一个迭代、循环的代理工作流 (Agentic Workflow)，将LLM的推理能力与网络搜索等外部工具紧密结合，从而实现对复杂问题的深度探索 。
本报告将全面剖析DeepResearch的架构设计、核心工作流程、关键技术实现，并通过代码示例和具体应用场景，深度揭示其技术内涵与商业价值。
一、 DeepResearch 架构的核心理念与演进
DeepResearch的本质是一种多智能体或单智能体循环决策系统。它模仿人类研究员的工作模式：首先理解研究课题，然后分解成一系列子问题，接着