Page 1: 第1页 你好，很高兴能与你一同探讨Deep Research这一前沿领域。在开始之前，我们首先需要建立一个基础认知。想象一下，传统的搜索引擎或大型模型如同一个知识渊博但被动的图书馆员，你问什么，他答什么。而我们今天要讨论的Deep Research，则更像一位主动的研究员，他不仅能回答问题，更能独立地规划课题、搜集资料、分析整合，并最终撰写出一份详尽的报告。这是一种范式上的跃迁，我们将从这里开始，逐步深入其内部机理。 Page 2: 第2页 任何严谨的研究工作都始于规划，终于成果。Deep Research系统亦是如此，其体系结构由四个核心模块串联而成。首先是“研究规划”（Planning），如同为研究航行设定航线；其次是“问题演化”（Question Developing），将大航线分解为具体的航点；再次是“网页探索”（Web Exploration），即实际的航行与信息搜集过程；最后是“报告生成”（Report Generation），将航行所得汇集成册。这四个阶段环环相扣，构成了AI进行自主研究的逻辑主干。 Page 3: 第3页 我们首先深入第一个模块：研究规划。它的核心任务，是将一个模糊的想法，例如“分析人工智能的未来趋势”，转化为一个条理清晰的行动计划。这如同将“造一栋房子”这个笼统目标，细化为地基、主体结构、水电、装修等具体步骤。此阶段面临的主要难题在于如何保证计划的逻辑性和可行性。目前主要有两种实现路径：一种是借助既有的知识库进行推演，另一种则是让智能体通过不断的试错和学习，自行探索出最优的规划方案。 Page 4: 第4页 有了研究计划，下一步就是将每个子目标转化为可以被搜索引擎理解的具体问题，这就是“问题演化”模块的职责。它不只是简单地把子目标作为关键词，而是会生成一系列不同角度、不同侧重点的查询。这好比一位经验丰富的研究者，为了全面了解一个概念，会从定义、历史、应用、争议等多个维度进行搜索。此处的艺术在于平衡，既要保证搜得全，又要保证搜得准。实现上，同样可以采用奖励驱动的自学习方式，或基于专家经验的规则驱动方式。 Page 5: 第5页 现在，我们进入了实际的信息采集阶段——网页探索。这个模块赋予了智能体主动探索互联网的能力。它不再是被动接收信息，而是像一个真正的使用者那样，在网页间跳转、阅读、筛选和提取。这好比研究者进入图书馆后，不仅会根据索引卡找书，还会在书架间浏览，发现意想不到的关联资料。此阶段最大的挑战是信息甄别。网络信息良莠不齐，智能体必须学会去伪存真。实现方式上，既有模拟人类行为的精细化探索，也有利用API进行的高效批量检索。 Page 6: 第6页 研究的最后一步，是将所有发现汇集成文。报告生成模块承担了这项“收官”工作。它需要将前续步骤中搜集到的零散知识点，组织成一篇具有学术规范的报告。这就像一位厨师，将采购回来的各种食材，通过精心的烹饪和摆盘，最终呈现为一道色香味俱全的佳肴。此处的关键在于两点：一是“形”，即报告的结构要清晰、有条理；二是“实”，即报告的内容要忠于事实，有据可查。为此，研究者们开发了多种技术来分别保证报告的结构和内容的可靠性。 Page 7: 第7页 我们已经了解了Deep Research的四个基本模块，但如何让这个系统运转得更高效、更智能呢？这就引出了优化的问题。传统的微调方法，如SFT，好比是让模型死记硬背人类研究员的每一步操作。这种方式很刻板，一旦遇到计划外的状况，模型就束手无策。而强化学习（RL）提供了一种更根本的解决方案。它不纠结于模仿，而是设定一个最终目标——比如“生成一份高分报告”，然后让智能体在一次次尝试中，自己学会如何达成这个目标。这种从结果出发、自我迭代的机制，使其能更好地适应复杂多变的研究环境。 Page 8: 第8页 强化学习虽好，但它需要大量的“陪练”数据才能成长，这就是我们所说的“燃料”。那么，这些用于训练的数据从何而来？凭空捏造显然不切实际。为此，学术界提出了一套精巧的三步流程：“构建”、“筛选”与“课程化”。首先，通过各种技术手段大规模地“构建”出潜在的研究问题和答案；然后，通过一系列标准“筛选”出高质量、有价值的数据；最后，将这些数据组织成由浅入深的“课程”，让智能体循序渐进地学习。这个过程，就如同为AI研究员量身打造一套从小学到博士的完整教材。 Page 9: 第9页 在“构建”数据这一环节，研究者们展现了非凡的创造力。他们设计了多种策略来自动化地生成训练习题。例如，“跨文档合成”技术，就像一位出题老师，将不同书籍里的知识点融合起来，设计出一道需要融会贯通才能解答的综合题。又如“图结构生长”，它在庞大的知识网络中随机探索，探索路径越长，意味着问题越复杂，从而自动为题目划分了难度等级。还有“难度变换”，则是让AI自己给自己“加戏”，不断为一个简单问题增加限制，使其变得越来越有挑战性。 Page 10: 第10页 我们已经有了训练数据，但如何告诉智能体它做得好不好呢？这就需要“奖励”这个标尺。在强化学习的语境下，奖励是唯一的指挥棒。设计合理的奖励机制，是训练成功的关键。目前主要有两种思路：第一种是“结果奖励”，它只看最终成果，不管过程如何。这就像一场大考，一考定乾坤。第二种是“步骤奖励”，它在每一步操作后都给出即时反馈，做得对就奖励，做错了就惩罚，像一系列的小测验。在实践中，这两种方式往往会结合起来，既关注最终目标，也引导过程中的关键决策。 Page 11: 第11页 在奖励设计这个领域，可谓是“八仙过海，各显神通”。为了让奖励信号更有效，研究者们提出了许多精细化的方案。在结果奖励方面，不再是简单地给一个笼统的分数，而是引入了像GBR这样的相对指标，强调智能体必须比“无脑”的方法做得更好才有高奖励。在步骤奖励方面，则更加具体，例如，只要一次搜索行为找到了有用的信息，就立刻给予“小红花”，以此鼓励有效的探索行为；反之，如果反复做无用功，则会受到“惩罚”。这些设计让训练过程变得更加高效和有针对性。 Page 12: 第12页 至此，我们对Deep Research的探索已近尾声。让我们回顾一下其核心。本质上，Deep Research构建了一个模拟人类研究员工作流的四阶段框架，实现了从被动应答到主动探索的智能飞跃。而强化学习，则为这个框架注入了灵魂，使其能够通过与真实世界的交互，不断自我完善。整个体系的构建，离不开“数据”这一燃料和“奖励”这一标尺。展望未来，虽然理论框架日趋成熟，但如何将这套复杂的系统在工程上高效实现，降低其运行成本，将是所有研究者共同面临的挑战。我们对这一领域的认知之旅，至此告一段落。