DeepResearch Agent：系统考察与发展路径综述

DR智能体的技术革新

大型语言模型（LLMs）的突破性进展催生了"深度研究智能体（Deep Research Agents, DR Agents）"这一全新AI范式。这类系统通过整合动态推理、自适应长周期规划、多跳信息检索、迭代工具调用及结构化报告生成等核心能力，实现了对复杂研究任务的端到端自主处理。从OpenAI DR、Gemini DR等工业级方案，到Agent-R1、ReSearch等学术探索，DR智能体正突破传统检索增强生成（RAG）与工具使用（TU）系统的局限，展现出处理动态知识密集型任务的独特优势。本文将系统剖析DR智能体的技术架构、工业应用与评估体系，揭示其发展现状与未来挑战。

技术架构：从信息获取到智能决策

动态信息获取双轨制

DR智能体构建了API检索与浏览器探索互补的信息获取体系。基于API的检索方式以结构化数据为核心，如Gemini DR通过Google Search API与arXiv API实现规模化信息抓取，Grok DeepSearch利用新闻源、维基百科API维持知识库实时更新，这种模式具有高效性与可扩展性优势，适合处理明确的结构化查询。而浏览器模拟技术则通过Chromium沙盒环境实现动态内容提取，Manus AI的浏览智能体可自动化完成页面滚动、JavaScript执行等复杂交互，OpenAI DR与Gemini DR虽未公开细节，但已展现出处理交互式组件的能力。混合架构成为主流，如Search-o1结合Bing Search API与Jina Reader API，在生物医学任务中实现检索精度优化。

模块化工具调用框架

DR智能体通过三大工具模块扩展能力边界：代码解释器支持Python/Java脚本执行，实现数据处理与算法验证，除CoSearchAgent外，多数系统已集成该功能；数据分析模块将原始数据转化为可视化洞察，AutoGLM可直接从网页表格提取结构化数据，Search-o1通过"Reason-in-Documents"组件精炼文本；多模态处理能力在Manus、OWL等系统中得到验证，支持图像、音频等异构数据整合，但受限于计算成本尚未普及。模型上下文协议（MCP）与Agent-to-Agent（A2A）协