AI Agent深度研究：DeepResearch技术详解与DeerFlow架构解析（THS）

原创 于 2025-11-08 11:11:33 发布 · 1.1k 阅读 · 9 ·
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AI Agent深度研究新范式：DeepResearch技术详解与DeerFlow架构解析

智能体技术正从简单问答向自主研究演进，DeepResearch开启了AI主动探索知识的新篇章

1. 引言：Agent时代的到来

2025年已成为AI Agent的爆发元年。各大科技巨头纷纷布局：

  • OpenAI 提出将ChatGPT打造为"T型技能智能体"
  • 华为 发布鸿蒙智能体框架，50+先锋鸿蒙智能体火热开发中
  • Google 让智能体全面进驻搜索和Gemini助手
  • 微软 提出打造"开放智能体网络"的愿景

在这场技术变革中，DeepResearch 作为Agent技术的重要演进方向，正引领着AI从被动应答向主动研究的转变。

2. 什么是Agent？智能体的核心技术要素

Agent是一种具备感知环境变化、独立自主做出决策，并能够主动执行相应行动的人工智能系统。其核心架构可概括为：

Agent = LLM(大脑) + 记忆(存储器) + 规划技能(思维链) + 工具使用(手脚)

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2.1 Agent的四大核心能力

LLM（大脑）

  • 提供核心的语言理解、推理与生成能力
  • 是整个智能体的决策中心

记忆系统（存储器）

  • 短期记忆：使用模型的上下文窗口，在单次任务中保持对话连贯性
  • 长期记忆：通过向量数据库存储历史交互和经验，支持持续学习
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规划技能（思维链）

  • 对复杂任务进行分解、规划和调度
  • 具备自我反思能力，根据执行结果调整策略
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    工具使用（手脚）
  • 调用API、执行搜索、运行代码等
  • 扩展智能体能力边界，与现实世界交互
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2.2 Agent的四大特性

特性 说明 应用价值
自主性 无需人类持续干预就能独立运作 降低人工成本，提高效率
反应性 感知环境变化并及时作出响应 实时适应动态场景
主动性 能主动发起行动以实现目标 从被动应答到主动服务
社交能力 与其他Agent或人类进行交互协作 支持多智能体协同工作

3. 从传统RAG到DeepResearch的技术演进

3.1 传统RAG的局限性

传统RAG（检索增强生成）虽然弥补了LLMs在动态知识和专业领域能力的缺陷，但存在明显局限：

  1. 被动性：仅消费检索结果，无主动探索能力
  2. 单步性："检索→生成"单轮流程，缺乏深度推理
  3. 无规划：缺乏任务分解与策略制定能力
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3.2 DeepSearch的突破与不足

DeepSearch通过"搜索→阅读→推理"的循环流程实现持续检索，直到满足预设条件。其独特之处在于迭代性，会持续进行多次搜索-分析-优化循环。

核心流程：

  1. 搜索：充分利用网络搜索引擎广泛探索信息
  2. 阅读：深入剖析网页内容，提取关键信息
  3. 推理：综合评估当前状态，决定下一步行动

局限性：仅完成迭代搜索，无法实现综合分析与结构化输出
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3.3 DeepResearch的定位与技术演进

DeepResearch将信息探索与结构化分析、多步推理生成相结合，实现从数据溯源到可信综合性报告的完整输出流程。

演进历程：

  • 2023-2025.2：早期原型阶段（Qwen-Agent、Google Gemini Deep Research）
  • 2025.2-2025.3：商业发布阶段（DeepSeek Model、Perplexity Deep Research）
  • 2025.3-至今：多模态集成阶段，持续演进中
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4. DeepResearch核心技术架构

4.1 三大核心角色分工

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