在这个AI不再只是聊天工具的时代，"深度研究"已经成为大语言模型（LLM）的一项新能力。先进的LLM不再只是给出快速的一次性回答，而是可以像研究助手一样工作——搜索网上信息，调用各种工具（比如搜索引擎或代码解释器），然后把发现的内容综合成全面的报告。本文将探讨在LLM语境下深度研究的含义，并比较推动这一能力发展的主要框架。我们会分析开源库（LangChain、LlamaIndex、Haystack、AutoGen）和专有平台（OpenAI在ChatGPT中新推出的深度研究模式、Google的Gemini，以及Anthropic的Claude），从模块化、易用性、可扩展性、可靠性和性能等方面进行对比。最后，我们会讨论未来趋势以及在LLM深度研究不断发展的领域中值得关注的方向。
未来研究的可视化：开源和专有LLM框架的并行比较，它们正在推动深度、AI辅助知识发现。
什么是LLM语境下的"深度研究"？
传统的LLM（比如早期的GPT-3）是静态知识库——它们只能重复训练数据中的信息，在处理近期或小众查询时会遇到困难[medium.com]。深度研究指的是一种新模式，LLM会主动实时检索和分析信息，就像人类研究员一样。它不再是单步骤的问答形式，而是让模型进行代理式、多步骤的问题解决：制定策略、搜索数据、阅读资源、交叉检查事实、必要时进行计算，然后用证据综合出答案。OpenAI的ChatGPT配备浏览和代码执行功能表明，LLM"可以不仅仅是聊天机器人——它可以是工具的指挥者，在真实环境中进行深度、多步骤的研究"[medium.com]。实际上，这意味着查询会被分解并通过专门的"代理"或模块进行协调（比如：搜索代理、网页浏览器、代码解释器），而核心LLM仍然是协调这些步骤的大脑[medium.com]。LLM会决定诸如"首先搜索X；然后阅读Y；接下来运行分析Z；最后综合发现"等事项。每个子任务都由相应的工具处理，LLM整合结果，就像研究员组装证据片段一样。
深度研究LLM系统的关键要素包括：推理模块（LLM内部的思维链规划器）、搜索工具（查询网络或数据库）、浏览/阅读工具（获取完整文档或网页），可能还有代码工具（运行计算或解析数据），以及记忆模块来跟踪中间结果[medium.com][medium.com]。LLM在思考→行动→观察的循环中使用这些工具（遵循ReAct等模式）：它"思考"下一步要做什么，通过调用工具来行动，然后观察工具的输出并将其纳入上下文[medium.com]。这个过程重复进行，直到LLM收集到足够信息来回答用户的查询。最终结果是一个更丰富、有资源支持的答案——通常以结构化报告的形式呈现，而不是简短的回复。
这种深度研究能力已经开始部署。比如，OpenAI的ChatGPT深度研究模式可以进行"查询解释、网页抓取和提取、分析和综合（包括使用Python），然后生成报告"，而不是一次性给出答案[medium.com]。Google的Gemini有一个代理式"深度研究"功能，可以自主搜索并将信息编译成易于阅读的报告，并提供原始资源链接[blog.google]。用户基本上得到了一个AI研究助手，它处理了挖掘多个资源的繁重工作。简而言之，LLM的深度研究意味着从即时问答转向迭代探索、工具协调和仔细综合，目标是接近人类专家调查的全面性。
用于LLM研究的主要开源框架
几个开源框架已经出现，帮助开发者构建自己的LLM驱动的研究代理。这些框架提供了构建块——从工具集成到多步推理模式——来制作自定义工作流程。下面我们介绍四个突出的框架，并讨论它们在设计和使用方面的比较。
LangChain
LangChain是一个广泛使用的通用框架，用于开发LLM应用程序。它以模块化架构著称：提供诸如链（提示调用序列）、工具（与外部API或函数的接口）、记忆（存储对话状态）以及与检索增强生成（RAG）管道集成等组件[research.aimultiple.com]。在深度研究的语境下，LangChain允许开发者创建一个"代理"，可以在每个步骤决定使用哪个工具以及如何使用。LangChain开箱即用地支持广泛的集成——比如网络搜索API、数据库、计算器、文档加载器——使其成为LLM编排的灵活瑞士军刀。这种灵活性意味着你可以使用LangChain构建从简单的文档问答机器人到复杂的网页浏览研究代理的各种应用。
然而，LangChain的设计本质上是以链为优先的，最初面向单代理流程。LangChain中的多步工具使用通常通过单一代理循环管理，其中LLM通过自然语言指令选择工具（使用预定义的"工具包"）。这增加了一些开销：每个决策都通过中央LLM推理过程。实际上，一项基准测试发现，与更专门的代理框架相比，LangChain具有明显更高的延迟和token使用量[research.aimultiple.com]。多代理协调是可能的，但不是原生优势——通常需要手动设置或社区附加组件[research.aimultiple.com]。总结来说，LangChain在可扩展性（庞大社区，许多插件）方面表现出色，对于常见模式相对容易上手，但可能效率较低，不如一些新框架那样专为深度研究而构建。其可靠性很大程度上取决于底层模型和提示；LangChain本身不"训练"代理行为，而是为其提供结构。
优势：非常灵活和模块化；庞大的社区和文档；非常适合RAG和工具集成工作流程[research.aimultiple.com]。劣势：每个步骤都要通过LLM（可能较慢）；多代理或并行工具使用不是内置的（单代理焦点）[research.aimultiple.com]；调试复杂链可能很棘手。
LlamaIndex
以前被称为GPT Index，LlamaIndex采取了不同的方法：它专注于等式的数据端。这个框架完全关于构建和索引外部知识，以便LLM能够有效地检索和使用它。在深度研究场景中，LlamaIndex将用于构建知识库或连接到你的数据源，使LLM能够按需提取相关信息。它提供连接器来从各种来源（网页、PDF、Notion、数据库等）摄取数据，并提供工具将数据组织成高效索引（向量、关键词索引、摘要）[milvus.io]。本质上，LlamaIndex位于"更接近数据层，专注于使非结构化数据对LLM可用，而不是端到端应用逻辑"。它经常用于将大型文档集合预处理为嵌入或分层索引，然后LLM可以在RAG循环中查询这些索引[milvus.io]。
实际上，如果你在构建一个进行学术文献综述的AI，你可能会使用LlamaIndex来加载大量论文，对它们进行分块和索引，然后让LLM代理在推理过程中搜索该索引。与LangChain相比，LlamaIndex不太关于工具编排，更多关于优化检索。它可以与其他框架配对（实际上，LangChain和LlamaIndex经常互补：一个处理检索，另一个处理代理逻辑）。LlamaIndex在其预期目的上通常使用简单——它为你抽象了很多向量数据库查询和文档解析。其可扩展性在于插入不同的存储后端或自定义文本分割器/嵌入器。结果的可靠性取决于你的数据和嵌入的质量；LlamaIndex会获取它认为相关的内容，但正确解释取决于LLM。作为一个开源项目，它积极维护，但社区比LangChain小。
优势：连接LLM到外部数据方面表现出色；可以索引大型文档集合以供快速检索；通过处理数据准备和查找简化RAG实现[milvus.io]。劣势：不是完整的代理编排解决方案（通常与LangChain等一起使用）；内置行动工具较少（除检索外）；"智能"仍在LLM中（LlamaIndex只是为其提供上下文）。
Haystack
Haystack（由deepset开发）是一个成熟的开源框架，最初设计用于构建搜索和问答系统。它针对基于管道的检索和阅读而定制，这使其与涉及从文档中查找和提取信息的LLM深度研究任务非常相关。Haystack的架构是模块化和面向管道的：你组装构建块，如检索器（用于文档搜索——比如BM25或密集向量搜索）、阅读器（用于从文档中提取答案或生成摘要），以及文档存储（存储和索引文档的数据库）[milvus.io]。经典的Haystack管道可能接受一个查询，检索一些相关文档，然后让阅读器模型扫描这些文档以获得答案。如今，"阅读器"可以是变压器模型或LLM，实现引用资源的生成式回答。
与LangChain相比，Haystack更有主见，专门用于以搜索为中心的工作流程。它擅长诸如top-n文档检索、按元数据过滤，然后要么返回摘录，要么将信息传递给LLM等任务。例如，"Haystack的优势是其用于搜索和问答任务的模块化管道系统"，具有现成的组件，让开发者构建混合搜索（关键词+神经）和提取系统[milvus.io]。如果你的深度研究代理的瓶颈是在大型语料库中找到相关文本，这使其成为强有力的选择。许多企业使用Haystack来构建基于知识库的聊天机器人或为分析师创建研究助手。
易用性：如果你的用例符合其设计（文档问答），Haystack可以非常简单——配置驱动，比从头开始的LangChain代理编码更少。它还有REST API和用于测试查询的UI。然而，对于编排任意网络工具使用或超出文档检索的多跳推理，Haystack不是那么自然适合的。你可能会将Haystack集成到更大的代理中（例如，让LLM调用Haystack管道作为工具）。在性能方面，Haystack构建用于扩展搜索——它可以高效处理大型文档存储。但添加LLM作为生成器可能会引入延迟（与任何框架一样）。Haystack对可靠性的关注体现在跟踪资源置信度和允许反馈循环重新排序结果等功能上。它将"推理"留给较小的问答模型或外部LLM。
优势：构建检索管道方面表现出色——稳健、可扩展的搜索和文档问答；为搜索、过滤和回答提供许多内置组件[milvus.io]。劣势：对于任意工具使用或多代理工作流程灵活性较差（它是搜索优先的）；集成通用LLM代理需要额外的粘合剂；社区不如LangChain大（但在增长）。
AutoGen
AutoGen是微软研究院的开源框架，在多代理协作方面推进了边界。它设计用于更容易创建能够相互对话和合作（以及与人类合作）解决任务的LLM"代理"[medium.com]。把AutoGen想象成一个编写多个专门LLM（或LLM与用户之间）以对话式模式交互的平台。对于深度研究场景，人们可以想象使用AutoGen来让规划代理分解研究问题并将子任务委派给搜索代理、分析代理等，所有这些都实现为通过管理的聊天界面相互交流的LLM实例。
AutoGen提供高级抽象来设置这些角色及其通信。它支持不同的代理操作模式——例如，可以使用工具或执行代码的代理、代表人类的代理（代理代理）等[medium.com]。值得注意的是，AutoGen引入了"对话编程"的概念[medium.com]，其中解决方案的逻辑从代理之间遵循某些提示和规则的对话中涌现。该框架在某种程度上是编程语言无关的（你可以嵌入Python代码执行，因为它允许代码执行器工具，类似于OpenAI的代码解释器的工作方式）。简单的观点是"你可以将[AutoGen]视为ChatGPT +代码解释器+插件+完全可定制"[medium.com]——基本上是一个沙盒来组成你自己的ChatGPT样系统，可能有多个GPT协同工作。
在模块化方面，AutoGen非常强大：每个代理都可以有自己的LLM后端（OpenAI、Azure、本地模型等），你可以插入代理被允许调用的自定义工具或功能。这使其在研究应用中高度可扩展——例如，你可以给一个代理访问化学数据库查找的权限，另一个代理在Python中做数学的能力等，并让它们合作解决科学问题。当然，伴随强大功能而来的是复杂性。AutoGen有更陡峭的学习曲线，文档不如LangChain完善（截至2024/2025年），因为它更新。对于需要多代理编排或想要实验代理社会的高级用户，这是一个好选择。性能方面，AutoGen的开销取决于你使用多少代理和来回消息——如果代理进行长时间对话可能会较慢，但它也可以将任务分解为并行部分（例如，代理同时处理不同子任务）。可靠性仍是一个开放问题：协调多个LLM有时可能会放大错误或不一致性，如果不仔细构造的话。微软的研究试验表明它在代码生成和复杂规划等示例中有效[medium.com]，但像所有这些框架一样，结果取决于提示质量和你设计的逻辑。
优势：启用复杂的多代理架构；高度可定制的代理行为；可以在代理对话中无缝集成代码执行和工具[medium.com]。劣势：对初学者不够友好；用户社区较小；调试多代理交互可能具有挑战性（比单代理链有更多移动部件）。
开源框架总结：每个框架都解决LLM研究的不同方面。简言之，"每个工具解决开发过程的不同阶段，Haystack在搜索管道中表现出色，LangChain在LLM编排中表现出色，LlamaIndex在数据准备中表现出色"[milvus.io]。AutoGen将编排扩展到多代理领域。你的选择可能取决于你最需要拼图的哪一块：如果你想要一个通用工具包且不介意一些开销选择LangChain，如果你的瓶颈是向LLM馈送数据选择LlamaIndex，如果你需要生产级检索系统选择Haystack，或者如果你在实验代理协作和复杂工作流程选择AutoGen。
专有深度研究工具和代理
大型AI提供商没有袖手旁观——他们正在将深度研究能力直接构建到他们的LLM产品中。这些专有解决方案通常捆绑模型改进、工具集成和UI功能，以开箱即用地提供"研究助手"功能。让我们看看三个主要的：OpenAI的ChatGPT（深度研究模式和相关工具）、Google的Gemini（深度研究功能）和Anthropic的Claude。我们将讨论每个产品的提供内容，以及优势和局限性。
OpenAI ChatGPT — 深度研究模式和工具
OpenAI的ChatGPT最初以对话代理闻名，但最近的更新（2024年底到2025年）在ChatGPT内部引入了强大的深度研究模式[jagranjosh.com]。这种模式本质上将ChatGPT转变为自主研究代理。它由OpenAI最新的推理模型（代号"o3"）驱动，专门针对复杂工具使用进行了微调——"专门针对网页浏览和数据分析进行了优化"[jagranjosh.com]。在深度研究模式下，ChatGPT可以搜索网络，解释和分析大量信息（文本、图像、PDF），并为用户生成详细报告[jagranjosh.com]。目标是在处理复杂、开放式查询时接近"人类研究分析师工作的质量"[jagranjosh.com]。
从用户角度来看它是如何工作的？你向ChatGPT输入研究问题并选择深度研究模式。AI然后自主生成多步研究计划（你可能会看到它或被要求批准它），然后开始执行：进行搜索，点击结果，阅读内容，可能运行Python代码进行分析，逐步构建答案。这可能需要一段时间——"深度研究查询需要更长时间...从5到30分钟"才能完成[jagranjosh.com]。ChatGPT完成后会通知你，返回一个格式化的报告，包含关键发现，通常带有引用或链接。这与通常在几秒钟内回答的普通ChatGPT有很大不同；本质上，深度研究模式优先考虑全面性而非速度（它甚至鼓励你在它工作时离开）。OpenAI表示未来的更新将允许它不仅包含文本，还包含嵌入的图像、数据可视化和其他媒体在输出报告中[jagranjosh.com]，使报告信息更加丰富。
在底层，带有深度研究的ChatGPT可能使用了我们在开源部分讨论的技术组合（ReAct风格提示、工具API等），但具有OpenAI资源的优势。值得注意的是，OpenAI有机会在这种行为上训练其模型。确实，观察者注意到"OpenAI的深度研究模型...[使用]在真实网络环境中的端到端强化学习来教导代理如何有效地规划、搜索和收集信息"[medium.com]。与使用LangChain的普通GPT-4相比，这可能使其在遵循正确研究步骤方面更可靠。也就是说，OpenAI对当前限制很坦率："AI仍可能产生幻觉...并可能无法区分权威资源和不可靠信息"，他们承认[jagranjosh.com]。所以如果不小心，你可能得到一个非常令人信服但错误的报告。OpenAI鼓励用户通过检查引用的资源来验证AI的发现[jagranjosh.com]——好建议，但确实突出了这些代理并非万无一失。在模块化和可扩展性方面，ChatGPT的深度研究是一个封闭系统——你不能（至少目前）向其库中添加自己的工具或数据库，除了OpenAI提供的。你通过ChatGPT界面使用它（或可能在未来通过API），这使其极其易于使用（完全不需要编码），但不可定制。
还应该注意的是ChatGPT有其他相关功能：浏览模式（集成网络浏览器，现在使用Bing）、代码解释器（最近重命名为高级数据分析）和插件生态系统。深度研究模式可以被看作是一个进化，以协调方式为用户的单个查询组合这些能力。在ChatGPT的最高级别计划中，OpenAI还在测试一个叫做Operator的"代理"，它可以代表你采取行动（比除了浏览之外更通用的自动化）[zapier.com]。这些发展表明OpenAI专注于代理式AI。如果你有ChatGPT Plus或企业版，许多这些功能都触手可及，而用开源工具自己构建它们需要相当大的努力。
优势：极其用户友好——基本上一键就能完成多步骤研究；利用GPT-4级推理，专门针对研究任务进行训练；产生全面的、有资源链接的报告[medium.com]；OpenAI基础设施支持的紧密集成工具（网络、代码）。劣势：封闭生态系统（你依赖OpenAI代理能做什么）；由于详尽方法可能很慢（每查询几分钟）[jagranjosh.com]；仍容易出现幻觉或错误，所以你必须批判性审查输出[jagranjosh.com]；需要付费订阅才能访问（深度研究模式通常在ChatGPT的高级产品中）。
Google Gemini — "深度研究"功能
Google的Gemini（Google DeepMind的先进LLM套件）被定位为OpenAI的直接竞争对手，它包含自己的深度研究能力，简称"深度研究"。在2024年底宣布，Gemini中的深度研究作为个人AI研究助手向Gemini Advanced用户提供[deepmind.google] [blog.google]。前提类似：你给Gemini一个复杂的主题或问题，它会代表你调查网络和数据库，然后返回一个组织良好的报告，包含其发现的内容。根据Google的说法，"深度研究使用AI为你探索复杂主题，并提供全面、易读的报告，包含关键发现和原始资源链接"[blog.google]。包含资源值得注意——它设计为不仅回答，而且展示其工作（这样你可以验证事实或进一步阅读）。
Gemini的深度研究强调一个甚至在开始时涉及用户在循环中的计划和执行工作流程。当你提交查询时，系统生成多步研究计划（例如它认为需要做的一组子问题或任务）。你可以选择在它继续之前修订或批准这个计划[blog.google]。这对于透明度和引导AI来说是一个不错的功能。一旦批准，代理就会去执行步骤："持续完善其分析，像你一样浏览网络：搜索，找到有趣的信息片段，然后基于它学到的内容开始新的搜索，"多次重复这个过程[blog.google]。几分钟内，它完成并生成报告，甚至可以导出到Google Docs以便使用[blog.google]。报告结构化，有章节、要点等，并包含Gemini阅读的原始资源的超链接，所以你有审计轨迹。如果你有后续问题，可以继续对话——代理保留其研究的上下文。
在底层，Gemini深度研究受益于Google的优势。正如Google所说，"我们构建了一个新的代理系统，使用Google在网络上找到相关信息的专长来指导Gemini的浏览和研究"[blog.google]。换句话说，它利用Google搜索在检索部分的实力（在相关结果方面的巨大优势）。此外，Google一直在研究Gemini中的大上下文窗口和多模态能力集成。他们报告说这个系统，加上"Gemini模型的高级推理能力和我们的100万token上下文窗口"，可以合成非常全面的报告[blog.google]。（100万token上下文窗口是巨大的——它意味着Gemini可以在需要时消化巨量文本，远超大多数当前模型能处理的。）Gemini也预期是多模态的；虽然深度研究目前专注于网络文本，未来的迭代可能会整合图像或其他数据类型。
在可用性方面，Gemini的深度研究可以通过Gemini应用程序/网络界面访问，通过切换模式（对于有Advanced访问权限的用户）[blog.google]。这使其与使用ChatGPT一样简单。不需要编码；繁重的工作都在幕后。可扩展性有限，因为它是封闭服务——你不能直接插入非网络资源，除了Google启用的（尽管人们可以想象Google在未来集成Google Scholar或你的Google Drive等来个性化它）。可靠性：在一些高调错误后，Google的AI专注于事实准确性。额外的计划批准步骤和Google排名的集成可能会减少随机偏题，但错误风险仍然存在（Gemini是新模型，像其他模型一样不完美）。早期用户发现它在综合不同资源方面令人印象深刻，但对盲目信任它持谨慎态度[bsky.app]。
优势：可以访问Google强大的搜索和庞大的网络索引；结构化规划过程；提供有资源链接的报告，节省数小时的手工[研究][blog.google]；在事实检索和广泛覆盖方面可能非常强大。劣势：仅对Gemini Advanced订阅者可用（专有）；不能用户扩展超出Google提供的范围；性能仍受模型判断影响（它可能选择某些资源而错过其他）；和任何AI一样，可能会自信地犯错误。此外，像ChatGPT的代理一样，复杂查询需要几分钟运行（需要耐心）。
Anthropic Claude — 大上下文研究助手
Anthropic的Claude在"深度研究"主题上采取了略微不同的角度。Claude（目前有Claude 2、Claude 3等版本）以具有非常大的上下文窗口和通过"宪法AI"训练面向可靠性的设计而闻名。虽然Claude还没有像OpenAI或Google那样的品牌"研究模式"，但它具有使其成为强大研究助手的功能，特别是在一次性消化和分析长文档或多文档方面。
一个亮点是Claude的上下文大小：Claude 2推出时支持高达100K token，较新版本扩展得更远。实际上，一项比较指出Claude在某些版本中可以处理"高达500,000 token"的上下文[zapier.com] ——这是巨大的（从角度来看，那是数百页文本）。这意味着你可以在一次对话中向Claude提供大量材料（比如一组研究论文，或一份冗长的报告，或一本书的多个章节），然后向它提问。对于深度研究任务，这非常有用：模型不必实时搜索网络，你可以为其提供一套精选文档，它将总结、比较和分析它们。Claude"消化"大输入的能力使其成为文档密集研究的一种工作台。例如，研究员可以将一批PDF（Claude支持各种文件类型，如PDF、DOCX、CSV等）放入Claude的聊天中，要求分析或总结关键点。Claude将尝试阅读所有内容并产生深思熟虑的输出。
Claude也被赋予了某种形式的工具使用。Anthropic最近引入了一个名为"Claude的计算机使用"的实验功能，这类似于给Claude一些代理能力。它允许Claude（在受控环境中）执行诸如浏览给定URL或使用API等操作，尽管这目前处于测试阶段且未广泛启用（需要通过API进行技术设置）[zapier.com]。此外，Claude可以与一些第三方平台集成：例如，Claude可以通过Slack使用并连接到某些知识库，Anthropic与Google Cloud（Vertex AI）和AWS Bedrock等提供商合作，将Claude插入业务工作流程[lindy.ai]。然而，它还没有像OpenAI的ChatGPT那样的公共插件生态系统，你不能直接给它任意新工具，除非通过API。
在易用性方面，Claude为终端用户提供了非常干净的界面——你可以附加文件，用简单语言指导它。它甚至有一个名为"项目"的功能，你可以将相关文件和聊天保持在一起，使其感觉像一个研究工作空间[lindy.ai]。许多用户发现Claude是优秀的头脑风暴和写作伙伴——它经常因其连贯、细致的回应而受到赞扬。Anthropic对"无害性"和清晰度的关注可能是可靠性的加分项（Claude倾向于解释其推理，并训练为更抗偏离轨道）。也就是说，Claude仍会犯事实错误或幻觉，所以通常的注意事项适用。
在模块化vs专有方面：Claude是封闭模型（你可以通过API或Anthropic的UI访问），所以像其他专有产品一样，你不能修改其内部。但由于其大上下文，可扩展性可以通过在提示中直接提供更多自己的数据来实现（在许多情况下，不需要向量数据库或检索中间件）。例如，使用Claude的用户可能会直接粘贴一堆资源文本并要求Claude综合——这可能会破坏较小的模型或在其他地方需要特殊处理，而不是构建整个RAG管道。Anthropic还提供API，所以开发者可以将Claude集成到自定义应用程序中，但同样，添加真正的代理行为可能需要与外部编排框架配对（有些人确实使用LangChain或其他与Claude作为LLM）。
值得注意Anthropic的定价和层级：Claude Pro订阅（约每月17美元）包括一些增强功能，特别是网络浏览（"互联网搜索"）和扩展推理（"扩展思考"）功能[lindy.ai]。更高层级（Claude Max）宣传"高级研究"功能以及通过集成将Claude连接到外部工具或上下文的能力[lindy.ai]。这表明Anthropic也在向更代理化的、使用工具的Claude版本发展，可能是为了跟上OpenAI和Google。例如，如果授权，Claude可以连接到你的Google日历或文档（用于企业用例），暗示超越纯问答的个人助手功能[lindy.ai]。
优势：极大的上下文窗口——可以在一次会话中分析大量文本[zapier.com]；擅长长内容的总结和综合；界面允许文件上传（多种格式）和一些图像；以相对稳定和理性的输出著称（由于Anthropic的对齐焦点，较少"疯狂"回应）。非常适合有大量数据并希望AI梳理的用户。劣势：开箱即用缺少完全集成的"主动"网络研究模式（除非你使用测试功能或在工具增强设置中使用Claude）；默认情况下不如ChatGPT或Gemini那样与网络搜索紧密集成；作为专有产品，你受限于Anthropic提供的功能（没有自定义插件），截至2025年，其模型虽然强大，但在某些任务上可能略逊于GPT-4（这一差距正在不断缩小）。此外，消息限制（如Claude对时间窗口内交互数量有上限）可能会限制非常密集的研究会话。
开源vs专有：关键方面比较
现在我们已经概述了主要参与者，让我们从模块化、易用性、可扩展性、可靠性和性能方面比较开源框架和专有解决方案。每种方法都有其权衡，什么是"最好的"取决于你是构建系统的开发者还是利用现有AI服务的终端用户。
模块化和定制：像LangChain或AutoGen这样的开源框架高度模块化——你可以自由插入新工具、交换LLM并设计自定义逻辑。例如，LangChain通过集成支持广泛的API和数据存储[research.aimultiple.com]，AutoGen让你定义定制的代理角色。另一方面，专有平台是具有预定功能的封闭系统。ChatGPT的深度研究或Gemini的代理只会使用其创建者允许的工具（网络搜索、代码执行等），用户无法调整内部工作流程。这意味着开源框架提供更大的定制性，而专有解决方案提供固定的、预打包的体验。
易用性：这是专有产品对大多数用户的亮点。使用ChatGPT或Claude就像输入提示一样简单；即使调用深度研究模式也只需单击，不需要编码。界面精美，过程自动化，适合一般技术用户。相比之下，开源框架要求你编写代码（通常是Python）并了解如何组装组件。学习曲线更陡峭，需要更多努力才能获得工作的研究代理。然而，对于开发者或团队，开源框架可以构建到具有自定义UI的应用程序中，而专有UI可能无法直接嵌入到你的产品中（尽管ChatGPT、Claude等存在API访问，但需要付费）。
可扩展性：如果你需要AI代理使用特定工具或数据源，开源是首选。你可以集成小众API，连接到内部数据库，或在自定义数据上微调模型。专有系统可扩展性较差——你受限于它们的功能集。例如，如果你想要查询私有研究数据库的代理，使用OpenAI的ChatGPT你无法简单添加该能力（除非你将ChatGPT的输出导入另一个系统，这会变得复杂）。开源框架在设计上允许此类扩展和集成。另一方面，像Anthropic这样的公司开始允许一些集成（Claude可以在许可下连接到某些用户数据[lindy.ai]），但不如在LangChain中编写自己的代码灵活。
可靠性和准确性：这是双刃剑。专有解决方案受益于受控训练和基础设施：OpenAI和Google已经调整了其模型（使用来自人类反馈的强化学习等技术）来处理工具使用并避免一些陷阱[medium.com]。它们通常还有护栏（例如，Claude已经用安全宪法进行训练以避免极端错误）。这可能意味着开箱即用，ChatGPT或Gemini在深度研究任务上可能比未调优模型的DIY设置表现更一致。此外，它们的多步推理在某种程度上是"学习的"，而不是完全由提示驱动的启发式。然而，没有一个是万无一失的——我们看到即使OpenAI的代理也可能幻觉资源[jagranjosh.com]。开源框架依赖于你使用的底层LLM。如果你通过LangChain使用OpenAI的API，你会获得该模型的一些可靠性好处，但如果你使用较小的开源模型，结果可能差异很大。在开源框架中调试可靠性问题可能更容易，因为你可以看到过程（你可以记录思维链，查看中间结果等），而封闭系统在出错时是黑盒。总之，专有解决方案方便且稳健但仍需要用户警惕，开源解决方案透明且可调，但将确保准确性的责任放在开发者身上（例如，通过添加自己的验证步骤或过滤器）。
性能（速度和效率）：专有深度研究模式通常每查询较慢，因为它们追求全面性——例如，ChatGPT在深度研究模式下需要长达30分钟[jagranjosh.com]。这是质量的有意权衡。积极的一面是，它们在自己的服务器上处理所有计算，可能以并行或优化的方式。开源框架的性能取决于你如何实现它们。编排不佳的LangChain代理可能也会很慢（实际上可能多次调用模型，产生token成本和延迟——一项分析指出LangChain的方法可能是token密集的[research.aimultiple.com]）。如果性能至关重要，开发者可以优化开源管道：例如对某些步骤使用更快的模型，限制搜索结果数量等。对于封闭系统，你无法控制过程——你必须信任提供商的优化。此外，一些专有模型有速率限制（Claude有每小时消息上限，ChatGPT有请求限制），可能会限制高容量使用[zapier.com][zapier.com]。扩展开源解决方案（对于部署给许多用户的公司）可能涉及更多工程工作（管理基础设施、GPU等），而扩展专有API的使用只意味着支付更多费用。本质上，个人用户会发现专有代理对单个查询相当高效（考虑到为他们完成的繁重工作），但开发者可能通过针对其用例定制的自定义解决方案实现更好的总体性能。
比较总结：开源框架提供无与伦比的控制和定制——如果你需要定制研究代理或希望将AI深度集成到自己的平台中，这是至关重要的。它们确实需要专业知识和努力才能产生良好结果，可靠性取决于你如何设计和调整系统。专有解决方案提供即时、强大的能力，无需编码——本质上是由前沿模型和大数据驱动的"研究即服务"。它们对终端用户或快速原型制作很好，但你放弃了灵活性，必须接受它们的限制和定价。许多组织实际上可能使用混合方法：例如，在内部使用开源框架，通过API调用顶级模型（如通过API的GPT-4或Claude）来获得两个世界的最佳——定制加上高性能语言推理。
未来值得关注的内容
LLM深度研究领域发展迅速。未来会如何，我们应该关注什么？
更多自主性和代理：2023-2025年见证了自主AI代理的诞生（AutoGPT、BabyAGI等，以及ChatGPT和Claude的内置功能）。期望这些代理变得更有能力和常见。它们将不仅能够搜索信息，还能在数字环境中代表我们采取行动。正如一份趋势报告所指出的，存在从简单聊天机器人向"能够任务规划、启动和自我改进的主动AI代理"的转变，通常利用强化学习和分层规划[techsur.solutions]。在研究语境中，这意味着未来的LLM代理可能处理整个项目：想象一个AI代理可以制定假设、收集数据、进行实验（通过代码或远程实验室），并编写论文——人工干预最少。
多模态和专门工具的整合：到目前为止，基于文本的研究一直是焦点，但很快这些代理将使用不仅仅是文本。能够看、听和处理其他数据的多模态模型正在兴起。Google的Gemini被吹捧为多模态（例如，分析与你查询相关的图像或可能的视频）。我们可以预期深度研究代理，例如，可以观看讲座或分析PDF中的图表作为其过程的一部分。在工具方面，特定领域的研究助手将出现——例如，为科学研究微调的代理，与实验室数据库集成，或知道如何提取案例法先例的法律研究助手。OpenAI暗示了专门数据库的插件；开源生态系统可能为容易插入LangChain等框架的领域（金融、医学、工程）产生工具库。趋势是朝着许多技能的编排——LLM不仅充当网络搜索和代码的指挥者，还有各种API。
改进的事实检查和真实性：今天的关键差距是可靠性。未来的框架和模型可能会整合更好的事实检查模块。有关于让LLM通过交叉检查多个资源或调用单独的验证代理来验证其声明的积极研究。实际上，一个注意到的趋势是专注于"通过实时数据集成进行事实检查"并提供引用[research.aimultiple.com]。这可能减少幻觉并增加对AI生成研究的信任。我们可能会看到一个代理生成答案而另一个代理批评或检查每个声明与资源的架构（一些实验已经这样做）。
更大的上下文，更小的模型：另一个有趣的轨迹是进一步推动上下文窗口大小（我们看到Google提到100万token，这暗示上下文在几年内可能变得实际上"无限"）。如果模型能够在内存中保存整个图书馆，这减少了对复杂检索的需求。相反，还有使模型更高效的工作（这样也许你的个人设备可以运行decent研究代理而不调用API）。稀疏专家模型等技术可能允许处理广阔知识而没有极端计算成本[research.aimultiple.com]。基于云的重型模型和本地轻量级模型的结合可能协作——例如，知道何时查询云中更大模型进行某些复杂子任务的本地代理。
用户个性化和记忆：未来的深度研究系统可能会维护用户偏好和知识上下文的长期记忆。想象一个AI知道你以前读过什么，你的专业水平是什么，并可以相应地定制研究（同时保护隐私）。专有产品已经在暗示这一点：ChatGPT的自定义GPT和Claude的"项目"为用户组织知识[lindy.ai]。差距是一个可以随时间保持知识并从每次交互中学习以完善如何为你研究的代理。
模型间协作：正如AutoGen启用多代理对话，我们可能会看到跨模型协作——也许具有不同优势的不同LLM一起工作（一个可能更擅长数学，另一个编码，另一个总结）。这甚至可能意味着跨公司——也许开源逻辑引擎验证OpenAI叙述等。
伦理和透明度考虑：随着这些研究代理变得更常见，将会增加对它们如何选择资源（它们是否偏向某些网站？）、是否正确给予信用，以及如何防止滥用（如生成错误信息）的审查。可能会出现AI生成研究的标准，如所需的资源披露（已经是功能）和置信水平，甚至AI"水印"在输出中指示哪些部分是机器生成的。
值得关注的内容：关注OpenAI的下一步行动（他们已经谈到"代理"是GPT模型的主要方向），以及Google的Gemini更新（它会开放到Google自己工具之外的外部插件或工具吗？）。Anthropic的Claude也在快速迭代——关注Claude是否得到官方"研究模式"或更多自主功能。在开源方面，像LangChain和AutoGen这样的项目正在快速发展；还要关注像LangChain Hub或LangSmith（更好管理和评估链/代理的工具）以及像JARVIS或Hugging Face Transformers Agents这样将类似想法带入广泛使用库的框架等新进入者。研究社区很活跃——框架可能合并或新范式（如检索增强生成现在是标准；下一个可能是规划增强生成等）可能站稳脚跟。
总之，基于LLM的深度研究正在从新颖演示转向日常生产力工具。今天的解决方案，无论开源还是封闭，已经通过自动化研究的"繁重工作"为我们节省了数小时。开源框架将继续赋予开发者定制和创新的能力，而专有AI助手将在易用性和原始能力方面推动边界。最有效的人机AI研究工作流程可能会融合两者：利用强大的供应商模型并在其上使用开源工具进行定制。随着这些系统在准确性、速度和多模态性方面的改进，拥有勤奋的AI研究助手可能会变得像现在使用搜索引擎一样常规——但功能更强大。与此同时，了解这些框架（并批判性评估其输出）将帮助我们从这个深度研究新时代中获得最大收益。
