今天是2025年6月25日，星期三，北京，晴
最近的技术综述工作也很多，来关注Deepresearch进展，系统性的看一个是技术总结，其中的技术模式的总结、存在的问题、对比分析结论等，都值得关注。
Deep Research现有方案技术总结
最近的工作《A Comprehensive Survey of Deep Research: Systems, Methodologies, and Applications》，https://arxiv.org/pdf/2506.12594，分析了自2023年以来涌现的80多个商业和非商业实现，包括OpenAI/DeepResearch、Gemini/DeepResearch、Perplexity/DeepResearch 以及众多开源替代方案，如dzhng/deepresearch、HKUDS/Auto-Deep-Research等开源实现，是个很不错的读物。
对于这份技术总结中，选择5个核心问题来看。
1、对于Deepresearch框架等索引有哪些？
相关的索引列表在：https://github.com/scienceaix/deepresearch，对Projects做了很好的整理，如下：
2、Deepresearch的三个发展时期
原初期探索期（2023年-2025年2月），以n8n、QwenLM/QwenAgent等工作流自动化框架为代表。
竞争角逐期（2025年2月-3月），DeepSeek-R1开源以及2025年2月OpenAI发布了DeepResearch为标志。
扩展整合期（2025年3月至今），以如Jina-AI/node-DeepResearch、Manus、AutoGLM-Research、MGX、DevinAnthropic于2025年4月推出的Claude/Research为代表。
3、Deepresearch的层次化技术框架
包括基座与推理模型、任务规划与执行、工具使用与环境交互、知识生成。
4、Deepresearch的实现架构
包括四种基础架构模式：单体式、基于流水线的、多智能体以及混合实现。
整体大的逻辑在：
细分的逻辑可以拆解下：
单体模式，将所有深度研究能力整合在一个以核心推理引擎为中心的统一的架构框架内，采用集中控制机制，直接集成专用模块。
流水线模式，通过一系列通过明确定义的接口连接的专业处理阶段实现深度研究能力，将研究工作流分解为离散的处理组件，并在各阶段之间进行明确的数据转换。
多智能体模式，通过由明确通信协议协调的专门自主智能体生态系统，在具有不同角色和责任的协作智能体之间分配研究功能。
混合模式结合多种架构模式，以统一实现中平衡各自的优势。
5、现有Deepresearch的一些对比结论
对比角度，可以从多个角度进行评估，注意看其中的一些处理策略：
1）基础模型与推理效率
2）工具集成与环境适应性
3）任务规划与执行稳定性
4）知识聚合与输出质量
5）学术研究情境适应性
6）企业决策场景适应性
7）个人知识管理适应性
5、Deepresearch存在的几个问题
包括：信息完整性、隐私保护、来源归属与知识产权，以及可访问性。
6、Deepresearch值得做的几个研究方向
研究方向包括：高级推理架构、多模态集成、领域特化以及标准化下的人机协作。
参考文献
1、https://arxiv.org/pdf/2506.12594
（文：老刘说NLP）