驾驭 deep research，你必须知道的 100 件事｜一次性构建出你的 deep research 个人知识体系

• deep research 很可能（probable,60%--80%概率）是自chatgpt之后第二个 革命性AI技术 。因为它真正改变了 脑力劳动者的生产力格局 ；
• 你对 deep research 的态度在本质上取决于你 对技术本质的判断 ，对技术的敏感度与洞察；
• 我目前对“deep research是革命性技术”的置信度是80%，如果相反证据出现，我自然会 贝叶斯更新 我的推断；在相反证据出现之前，我建议你对这项技术予以足够重视。 能花 100 小时在这上面，就别只花 99 小时 ；
• 对改变了生产力格局的deep research，你的 个人知识体系 越全面，理解就越深，使用就越好。通过这篇文章，我把自己脑子里关于 deep research 的知识和经验全部敲出来，希望帮你更全面深入地理解 deep research 到底 是什么 ， 为什么 重要， 如何 使用， 如何 改变生命；

why

• 2025年是agent之年。根据 openai的agi分级框架 ，chatbot/知识模型是L1 agi，reasoning model/推理模型是L2 agi，而agent/任务模型是L3 agi；

• 今年，openai 已经陆续推出chatgpt tasks、operator 和deep research 这 三个 agents 。tasks 是基础的任务提醒，operator 是直接操作浏览器，与真实世界互动，deep research是帮专业人士做研究；
• 前两个几乎无人问津。但是，对于 deep research，如果你不是干 体力活 的，真的没理由不关注一下，除非你端的是 铁饭碗 ，而且是最稳的那种🤣；

what

• deep research（深度研究）是一个功能，一个模型，一个以“研究”为专业的 AI agent（智能体/代理） 。openai的官方广告语是：你的个人研究助理；
• 最先推出deep research功能的是 google gemini，发布于 2024 年 12 月 中旬；然后是openai（25 年 2 月），紧接着是 perplexity；
• grok3 推出的是 deep search （ai 搜索，更接近推理模型版本的 chatgpt search），不是 deep research（本质是 ai agent）；
• google deep research 底层模型 是gemini 1.5 pro，全名叫“Gemini 1.5 Pro with Deep Research”。虽然 google在搜索上有近 30 年技术积累，但由于模型基础性能拉跨，导致输出结果和openai deep research 有数量级差距；
• google deep research 会在用户提出问题后自动制定 多步骤研究计划 。系统先生成一个分步研究方案供用户审核，可根据需要修改，然后用户点击“Start research”开始执行。获得授权后，Gemini 会像人类研究者一样反复执行 “搜索-阅读-分析”循环 ：利用 google 搜索查找相关内容，读取网页获取信息，再根据新发现调整搜索策略。这一过程会持续数分钟，期间 gemini 持续完善对主题的理解，发起多轮检索和推理，以确保覆盖话题的各个方面。整个浏览和思考过程在后台自动完成，无需用户干预。基本上各家的 deep research 都是这个流程。
• google deep research的特点是 在搜索上大力 （结果没有奇迹）：通常浏览上百个网站，阅读上千个网页，提供的研究报告带上百个参考文献。很唬人，不明觉厉。但是，openai deep research 出来后，这一套就不灵了，经不住内容质量上的鲜明对比；
• perplexity 推出的 deep research 基本属于蹭热点、找存在感，相当于“挂羊头卖狗肉”，质量差到没人用， 不建议浪费时间 ；
• google ai 会员 20 美金/月，支持 6 人家庭共享，deep research 不限量；perplexity ai 会员 20 美金/月，也不限量；openai 20 美金的 plus会员，每月 10 次限额； 价格差异 一方面是成本差异巨大，一方面是质量差异带来底气；
• deep research 本质上在做一件事： 主题研究 。这件事对本科生来说有涉及，对研究生来说是关键能力，但是，大多数人做不好。AI 在这件事上展现出的实力，让人类用户震惊、感慨，思考自己 智力活动的价值 （包括形而上的意义价值，更包括形而下的经济价值）（人的智力活动当然有价值，但必须重新调整自身智力活动的定位，只能做到 ai 能做到的程度，那就危险）；
• 决定deep research 效果的，不是“如何做研究”的步骤方法流程技巧（模型的系统指令很简单，o3的基础智能极强，不需要你教它如何做研究），而是 底层的 reasoning model 。这也是为什么 o3 驱动的 deep research 效果惊人；

openai deep research

• openai deep research 是 2025 年 2 月 3 号推出的，开始时是 200 美金/月的 pro 用户独享。pro 用户独占使用 3 周后，openai 把这个功能普及到 plus 用户，后续会普及到 免费用户 ；
• deep research 发布后，由于是pro独占，我思考了 5 分钟，然后升级到 200美金 pro 会员。今天，使用了接近一个月后，我可以这么说： 除非 我娃没钱吃饭了，否则我会一直用pro（我自己没钱吃饭也会开pro）；
• 使用 chatgpt pro 的 难度不低 ，不是200 美金问题（舍不得在“软件”上花钱的人，在其他地方花钱可能很豪气），而是视角问题（到底是软件？是工具？还是待你整合到工作流、为你创造价值、甚至金钱价值的智能体？），以及网络技术问题（openai 无良降智）；
• 使用 pro，需要极高的 agency（能动性） ：要有与openai斗智斗勇永不妥协的能力和意愿，要心态开放到至少开一个月试试智能时代全新工作学习体验；
• pro用户 每月限额 120 次，plus 用户每月 10 次，免费用户每月 2 次（暂估）；
• pro、plus和免费用户使用的 deep research 功能是一样的，只有限额的次数区别， 没有性能区别 ；
• 每月限额 并非以自然月份划分，而是以你升级会员的具体日期划分；
• openai deep research的 底层模型 是尚未发布的满血版 o3，是针对互联网浏览特别微调的一个特殊版本；
• 我的 deep research 的总结是：o3 reasoning model + search = deep research magic。与常规的 ai 搜索不同，deep research 的重点是深度，而非时效。你提出研究需求，deep research 会帮你把互联网 翻个底朝天 ，而且吃透这些材料，为你私人定制研究报告。
• 口诀： 快问快答 ，用ai搜索；系统调研，用 deep research；
• 我把 ai 搜索分为三个层级。L1 是 gpt-4o+search ，搜索信息、综合多个信息源内容，给出一个整体回答；level 2 o3-mini+search ，加上了推理能力，如果问题是需要思考的，需要多步骤的推理过程，最终给出一个权衡、分析后的结果，就用o3-mini；level 3 o3+deep research ，难度提高到研究级别，输出结果为上万字的研究报告；
• 换一个时间角度：如果一个问题是人工用 几分钟 可以解决的，用gpt-4o+search 就够了；如果一个问题是人工用 几十分钟 可以解决的，用o3-mini+search；如果一个问题是人工用 几个小时、甚至几天 才能解决的，用 deep research；
• 在 信息来源 上，deep research 可访问所有公开网页，包括网上的图片、pdf、文档，也支持你上传自己本地的图片、文档；

how

• 既然限额是20或120次/月，那么， 怎么就算“一次” ？只要有研究进度条开始走动，就正式启动了deep research阶段，算一次研究；