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写在前面

在信息爆炸的时代，进行深入且广泛的研究（Deep Research）对于学术创新、商业决策乃至个人成长都至关重要。然而，人类研究员受限于精力、时间和认知带宽，往往难以同时兼顾研究的深度（对特定问题的透彻理解和挖掘）与广度（对相关领域、不同视角和新兴趋势的全面覆盖）。Deep Research Agent，一种基于大型语言模型（LLM）并具备自主规划、多源信息获取、深度分析与反思能力的智能体，为我们提供了一条突破这些限制的全新路径。

本文将深度剖析一个理想的Deep Research Agent应如何设计，才能在研究过程中同时实现深度和广度，内容将涵盖其基本流程、数据源策略、关键的“反思-控制”机制等核心角度，并展望其潜力与挑战。

1. 引言：研究的深度与广度——能否兼得？

在任何研究领域，深度意味着对特定问题的核心机制、关键细节、深层逻辑有透彻的理解和把握；而广度则代表对相关领域、不同学派观点、历史演变、新兴趋势以及潜在交叉影响的全面了解。一个优秀的研究成果往往是深度与广度的完美结合。

然而，对于人类研究员而言：

• 追求深度可能导致视野狭窄，忽略了外部联系和更宏观的背景