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Jina AI 团队开源 node-DeepResearch 项目，阐述了 DeepSearch（深度搜索） 和 DeepResearch（深度研究） 的设计理念、区别以及关键技术实现，特别是其多轮迭代的 Agent 式工作流程。文章强调，DeepSearch 代表了搜索技术应对复杂查询的新范式，其核心在于 搜索 (Search) -> 阅读 (Read) -> 推理 (Reason) 的循环迭代。

现象与背景

• 2025年初，“深度搜索”（Deep Search）成为行业热点：

  • Google、OpenAI、Perplexity、X AI（Grok 3）等都在推出相关功能。

• 本质：

  • Deep Search 并非全新概念，其核心是增强版的 RAG 或多跳问答。
  • 引入“推理时计算”理念，实现质的飞跃。

关键转折点

• OpenAI o1-preview (2024年9月)：

  • 提出“推理时计算”，在生成阶段投入更多资源进行深度思考和自我反思。

• DeepSeek-R1：

  • 推广“推理时计算”与“延迟满足”的用户体验。
  • 用户接受更长响应时间，只要能看到模型 过程。

• 展示推理过程成为标准：

  • 2025年，UI中展示模型思考过程成为普遍做法。

核心概念区分：DeepSearch vs DeepResearch

DeepSearch（深度搜索）

• 目标：解决单个复杂问题，找到最优答案。

• 核心机制：搜索 (S) → 阅读 ® → 推理 ® 的循环迭代（S-R-R Loop）。

• 特点：

  • 多次迭代，不同于一次性 RAG。
  • 明确的停止条件（Token 预算、失败尝试次数上限）。
  • 可视为配备网络工具的 LLM Agent。
  • 以状态机为核心，LLM 控制状态转换。

DeepResearch（深度研究）

• 目标：生成高质量、结构化的长篇研究报告。

• 核心机制：以 DeepSearch 为引擎。

  • 创建报告目录（TOC）。
  • 每个章节使用 DeepSearch 生成内容。
  • 最终整合并修订整体连贯性。

• 关键区别：

  • 问题范围：DeepSearch 解决单问题；DeepResearch 是系统工程。
  • 核心能力：DeepSearch 依赖 S-R-R 循环；DeepResearch 依赖组织与撰写能力。
  • 输出：DeepSearch 输出答案；DeepResearch 输出报告。
  • 价值定位：DeepSearch 是基础技术突破；DeepResearch 是上层应用。

DeepSearch 的核心实现：迭代推理循环（S-R-R Loop）

主循环骨架

• 基于 while 循环持续迭代，直到满足停止条件（Token 超限或失败次数过多）。

关键组件

知识空白队列（FIFO）

• 子问题识别后加入队列头部，原始问题始终在尾部。
• 相比递归，避免深度优先陷阱，共享上下文，平衡探索与利用。

动态提示生成

• 根据当前状态动态生成提示词。
• 使用 XML 结构化各部分（指令、知识、失败尝试、动作等）。
• 支持精细控制，如根据上下文启用/禁用某些动作。

动作选择与执行

• LLM 决定下一步动作（answer, reflect, search, visit, code）。

search（搜索）

• 查询重写最关键！将自然语言转化为适合搜索引擎的形式。
• 使用 jina-embeddings-v3 实现语义去重，跨语言高效。

visit（访问/阅读）

• 访问 URL，使用 Jina Reader 提取网页内容。
• 存储为带来源的知识片段。

reflect（反思）

• 分析当前状态，识别子问题，更新知识空白队列。
• 规划后续步骤。

answer（回答）

• 尝试生成最终答案。
• 独立评估比自我评估更可靠。

内存管理

• 不使用向量数据库，完全依赖 LLM 长上下文。
• 内存分为三类：
  • knowledge：获取的事实与内容片段（带来源）。
  • diaryContext：记录每一步行动和结果。
  • badContext：记录失败尝试及策略。

预算控制与“野兽模式”

• 核心目标：在预算耗尽前充分探索，追求高质量答案。

• 策略：

  • 优先识别知识空白。
  • 失败后限制可用动作。
  • 设定最大失败尝试次数。

• 野兽模式（Beast Mode）：

  • 当接近预算极限时触发。
  • 禁用除 answer 外所有动作，强制输出一个答案。
  • 工程实用主义体现。

实现中的关键发现与选型

必要项

• 长上下文 LLM：

  • 支持 JSON 输出与长记忆处理。
  • 如 DeepSeek-R1 在推理与查询扩展方面表现优异。

• 查询扩展：

  • 必须支持多语言、超越同义词替换。
  • 小模型（SLM）可能无法胜任。

• 网页搜索与阅读：

  • 核心依赖，Jina Reader 表现良好。

意外发现

• 向量模型：

  • 未用于检索或压缩，但可用于语义去重。
  • jina-embeddings-v3 效果突出。

• Reranker 模型：

  • 理论上有用，但未在实现中采用。
  • jina-reranker-v2 是潜在候选。

不必要项

• Agent 框架：

  • 抽象层增加复杂性，轻量工具更优（如 Vercel AI SDK）。

• 向量数据库：

  • 在长上下文足够时不再需要。

• SLM 用于查询扩展：

  • 性能不足，效果有限。

总结：DeepSearch 的意义

• 突破传统：

  • 解耦搜索、阅读、推理，引入多轮迭代循环。
  • 克服单次 RAG 和多跳 QA 的局限。

• 工程实践：

  • Jina AI 展示了如何构建此类系统。
  • 包括知识空白处理、查询重写、内存管理、预算控制等关键技术。

• 未来方向：

  • 代表新一代搜索范式。
  • 利用“推理时计算”与 Agent 式迭代，适应用户对高质量答案的需求。

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DeepSearch 是一种基于 S-R-R 多轮迭代循环的智能搜索引擎。它像一个不断搜索信息、阅读资料、深入思考的研究员，通过动态规划、解决子问题、精细控制流程，最终为复杂问题提供深度答案。DeepResearch 则是基于 DeepSearch 构建结构化报告的上层应用。开源实现揭示了关键技术选型（如长上下文 LLM、查询重写、语义去重）和工程智慧（如 FIFO 队列、野兽模式、避免过度框架化）。