A Comprehensive Survey of Deep Research: Systems, Methodologies, and Applications

本综述探讨了快速发展的深度研究系统领域——这是一种由人工智能驱动的应用程序，通过整合大型语言模型、高级信息检索和自主推理能力，自动化复杂的科研工作流程。我们分析了自2023年以来出现的80多个商业和非商业实现，包括OpenAI/深度研究、Gemini/深度研究、Perplexity/深度研究以及众多开源替代方案。通过全面的考察，我们提出了一种新的分层分类法，根据四个基本技术维度对系统进行分类：基础模型与推理引擎、工具利用与环境交互、任务规划与执行控制，以及知识综合与输出生成。我们探索了这些系统在学术、科学、商业和教育应用中的架构模式、实现方法以及领域特定的适应性特征。我们的分析揭示了当前实现的强大功能，同时也指出了它们在信息准确性、隐私、知识产权和可访问性方面所面临的技术和伦理挑战。本文最后通过识别高级推理架构、多模态集成、领域专业化、人机协作和生态系统标准化等有前景的研究方向，展望了这一变革性技术未来发展的可能路径。通过提供一个全面理解深度研究系统的框架，本综述不仅推动了对增强型人工智能知识工作的理论认识，还促进了更强大、更负责任、更易获取的研究技术的实际发展。论文资源可在以下链接查看：https://github.com/scienceaix/deepresearch。

论文试图解决如何通过AI技术自动化复杂研究工作流程的问题，特别是在结合大语言模型、信息检索和自主推理能力方面。这是一个新兴领域的问题，随着AI技术的发展逐渐显现。

关键思路是提出了一种基于四个技术维度的分层分类法（基础模型与推理引擎、工具利用与环境交互、任务规划与执行控制、知识综合与输出生成）来系统性分析和比较现有的Deep Research系统。相比现有研究，该论文提供了一个全面的框架，帮助理解这些系统的架构模式及应用特性。

论文对超过80个商业和开源Deep Research系统进行了深入分析，并提出了一个全新的分类体系；实验设计涵盖了学术、科学、商业和教育等多个领域的实际应用场景；代码资源已开源至GitHub（https://github.com/scienceaix/deepresearch），为后续研究提供了重要参考。未来值得深入研究的方向包括高级推理架构、多模态集成、领域专业化以及人机协作等。

近期相关研究包括：1) 'Leveraging Large Language Models for Scientific Discovery'，探讨了LLM在科学研究中的潜在用途；2) 'Multimodal Reasoning in AI Systems'，聚焦多模态推理技术的发展；3) 'Ethical Challenges in Automated Knowledge Work'，分析了自动化知识工作中的伦理问题；4) 'Human-AI Collaboration Frameworks for Enhanced Productivity'，研究了人机协作提升生产力的方法。