文章目录一、课程核心思想二、重点知识点2.1 什么是 Deep Research2.2 Web Search vs. Deep Research2.3 Deep Research 为什么需要更多时间2.4 Agentic AI智能体式 AI三、老师的案例Halloween Haunted House万圣节鬼屋3.1 任务背景3.2 为什么这个任务适合 Deep Research3.3 AI 如何制定研究计划3.4 Agentic Research智能体式研究3.5 最终研究报告Project Poltergeist四、如何使用 Deep Research4.1 Step 1选择 Deep Research 模式4.2 Step 2明确研究目标4.3 Step 3检查研究计划4.4 Step 4让 AI 执行研究4.5 Step 5评估最终研究报告五、什么时候应该使用 Deep Research5.1 适合普通 Web Search 的问题5.2 适合 Deep Research 的问题六、Deep Research 的局限性6.1 更多来源不代表更准确6.2 AI 可能错误综合研究结果6.3 Deep Research 需要更多时间6.4 研究报告不等于最终决策七、重要英文术语八、实践练习九、复习问题十、一页速记版Quick Review课程 SlidesThe AI Novice and the AI Power User如何成为 AI 高阶用户Pretrained KnowledgeAI 已经掌握哪些知识Web Search如何获取外部信息Web Search Sources如何选择和验证信息来源一、课程核心思想前面两节分别介绍了P3 — Web Search联网搜索如何利用 AI 获取预训练知识之外的信息。P4 — Web Search Sources联网搜索的信息来源如何判断搜索来源是否可靠以及如何验证 AI 给出的结论。但是当研究问题比较复杂时普通的 Web Search 可能还不够。例如比较多个 AI 模型的能力、成本和适用场景。分析某个行业的发展趋势。研究一家公司的竞争环境。综合多篇学术论文寻找研究空白。为重要决策准备一份有证据支持的研究报告。这些任务往往需要多轮搜索、阅读大量资料、比较不同来源并最终形成结构化的研究结果。因此本节介绍Deep Research深度研究。核心结论Deep Research 的价值不仅在于搜索更多网页而在于让 AI 围绕一个复杂问题持续检索、分析、交叉验证和整合信息最终生成更完整的研究报告。二、重点知识点2.1 什么是 Deep ResearchDeep Research深度研究 是一种面向复杂研究任务的 AI 工作模式。与普通聊天或简单联网搜索相比它通常能够执行更长的多步骤研究流程。例如理解用户的研究目标。将复杂问题拆分为多个子问题。制定研究计划。多轮搜索相关资料。阅读并分析多个信息来源。比较不同来源的证据。根据研究发现继续补充搜索。生成带有来源引用的研究报告。Deep Research 的简化工作流程User Research Question 用户提出研究问题 ↓ Understand Research Objectives 理解研究目标 ↓ Create Research Plan 制定研究计划 ↓ Search Multiple Sources 搜索多个信息来源 ↓ Read and Analyze Information 阅读并分析资料 ↓ Identify Information Gaps 识别信息缺口 ↓ Conduct Follow-up Searches 继续补充搜索 ↓ Synthesize Findings 综合研究发现 ↓ Generate Research Report 生成研究报告这是我补充的通用流程示意。不同 AI 产品的 Deep Research 功能其实际执行步骤可能不同。知识点Deep Research 不只是一次搜索而是围绕研究目标进行多步骤的信息收集、分析和整合。2.2 Web Search vs. Deep Research虽然 Web Search 和 Deep Research 都可以使用互联网信息但它们适合不同复杂程度的任务。方式一Web Search联网搜索适合相对明确、范围较小的问题。例如What are the latest AI models released this month?AI 可以搜索相关信息然后整理出答案。方式二Deep Research深度研究适合需要多个研究步骤的复杂问题。例如Conduct a comprehensive research study comparing the major AI models released in the past six months. Analyze: 1. Model capabilities 2. Benchmark performance 3. API pricing 4. Context window limitations 5. Tool-use capabilities 6. Strengths and weaknesses 7. Suitable application scenarios Use reliable primary sources. Provide a structured research report with citations and comparison tables.这个任务不仅要求找到信息还要求收集多个模型的资料。比较不同维度。分析数据与证据。识别优缺点。形成综合结论。两种方式的区别对比维度Web SearchDeep Research任务复杂度简单到中等中等到复杂搜索次数通常较少可能进行多轮搜索信息来源一个或多个网页通常涉及较多来源分析深度快速查找和总结深入比较与综合分析研究计划通常较简单可能需要明确计划输出形式简短回答、列表结构化研究报告所需时间通常较短通常较长典型用途查找事实、最新信息市场研究、文献综述、复杂决策学习启示并不是所有问题都需要 Deep Research。对于简单问题普通 Web Search 往往更加高效对于复杂研究任务Deep Research 才能体现更大的价值。2.3 Deep Research 为什么需要更多时间普通 Web Search 可能只需要一次或少量搜索。但 Deep Research 往往需要反复执行Search → Read → Analyze → Search Again例如研究某个 AI 行业的发展趋势时第一次搜索可能发现市场规模数据。主要竞争企业。新兴技术方向。但这些资料可能引出新的问题市场规模统计采用了什么定义不同研究机构的数据为什么不同哪些企业真正拥有商业收入技术突破是否已经转化为实际应用因此AI 需要继续搜索和分析。这也是 Deep Research 通常比简单聊天或联网搜索耗时更长的原因。核心知识点深度研究的过程具有迭代性Iterative。研究过程中发现的新问题可能需要进一步检索和验证。2.4 Agentic AI智能体式 AI这是 P5 最重要的新概念之一。Agentic AI智能体式 AI 指 AI 不仅生成回答还能够围绕目标自主决定接下来执行哪些步骤并调用工具完成任务。例如普通 AI 对话可能是User: Search for information about A. AI: Here is the information. User: Now compare A with B. AI: Here is the comparison. User: Find more evidence. AI: Here is the additional evidence.用户需要不断告诉 AI 下一步做什么。而 Agentic AI 可以在获得明确目标后自主推进多个步骤。Agentic AI 的特点Planning规划制定任务执行计划。Tool Use工具使用调用搜索或其他工具。Autonomous Decisions自主决策决定下一步行动。Iteration迭代根据中间结果调整计划。Task Completion任务完成形成最终成果。Agentic AI 与普通 AI 对话对比维度普通 AI 对话Agentic AI任务推进用户通常逐步指导AI 可以自主推进多个步骤工具使用根据请求调用可以根据计划多次调用任务规划较简单通常具有多步骤规划中间结果用户经常需要介入AI 可以自行分析并继续典型任务简单问答、文本修改深度研究、复杂工作流程核心知识点Agentic AI 的重要特征是模型能够根据任务目标决定下一步做什么而不是每一步都等待用户给出新的指令。不过自主执行不代表完全不需要人类监督。重要决策、事实验证和实际行动仍可能需要用户确认。三、老师的案例Halloween Haunted House万圣节鬼屋3.1 任务背景老师展示了一个使用 Deep Research 策划万圣节活动的案例。假设用户准备在美国加利福尼亚州 Palo Alto帕洛阿尔托的自家前院布置一个万圣节鬼屋。任务条件包括Location地点Palo Alto, CaliforniaSpace空间约 500 平方英尺Fog Machines烟雾机Sound Effects音效Actors演员Trick-or-treaters万圣节讨糖的访客用户希望设计一个完整的万圣节体验而不仅是购买几件装饰品。示例 Prompt以下为根据公开课程案例重构的提示词Help me set up a haunted house in my front yard for Halloween. Location: Palo Alto, California Space: Approximately 500 square feet I want a complete Halloween experience including: - Fog machines - Sound effects - Actors - A steady flow of trick-or-treaters Research local regulations, safety requirements, decoration ideas, and practical implementation options. Create a detailed project plan with sources and recommendations.3.2 为什么这个任务适合 Deep Research因为它涉及多个相互关联的问题。例如当地是否允许这样的活动是否需要申请许可证烟雾机是否受到消防规定限制如何设计安全的人员通行路线如何安排演员和音效如何选择装饰品如何控制成本如果使用普通 Web Search用户可能需要分别搜索这些问题再自己整合信息。而 Deep Research 可以将它们组织为一个研究任务。3.3 AI 如何制定研究计划根据公开课程笔记AI 会围绕多个方面开展研究。例如研究方向需要解决的问题Local Regulations当地法律、许可与活动限制Fire Safety消防与电气安全Noise Restrictions噪声限制Decoration Ideas装饰与场景设计Crowd Management人流与通行管理Project Planning活动实施计划AI 可以进一步查找相关资料。例如加利福尼亚州政府网站。Palo Alto 市政府网站。消防安全资料。万圣节装饰产品网站。活动策划资料。注意 实际使用时仍应通过最新官方资料确认当地要求不能仅根据 AI 生成的研究报告判断某项活动是否合法或安全。3.4 Agentic Research智能体式研究这是案例的核心。AI 不需要用户逐个指定搜索步骤而是可以根据研究过程中发现的信息决定下一步。例如Research Local Regulations 研究当地法规 ↓ Identify Fire Safety Requirements 识别消防安全要求 ↓ Research Fog Machine Restrictions 研究烟雾机相关限制 ↓ Analyze Crowd Flow 分析人流管理 ↓ Find Decoration Ideas 寻找装饰方案 ↓ Integrate Findings 整合研究发现 ↓ Generate Project Report 生成项目报告假设 AI 在搜索过程中发现某项规定可能影响烟雾机的使用就可以进一步检索相关安全要求。这种根据中间结果调整研究方向的能力体现了 Agentic AI 的特点。3.5 最终研究报告Project Poltergeist公开课程笔记记录AI 最终生成了一份名为 Project Poltergeist 的万圣节鬼屋项目方案。方案涉及法规与合规要求。消防和电气安全。演员与人流管理。装饰方案。项目准备程度评估Readiness Score。这个案例说明Deep Research 的输出可以不只是简单回答而是面向实际任务的完整研究成果。知识点Deep Research 可以将一个开放式问题转化为多步骤研究任务并综合不同领域的信息形成可执行方案。四、如何使用 Deep Research以下是根据课程思想整理的通用操作方法不同 AI 产品的界面可能有所区别。4.1 Step 1选择 Deep Research 模式在支持该功能的 AI 产品中选择 Deep Research 或类似的深度研究模式。常见支持深度研究工作流的 AI 产品包括ChatGPTGeminiClaude具体功能名称和可用性可能不同普通聊天中的联网搜索不一定等同于专门的 Deep Research 模式。4.2 Step 2明确研究目标一个好的研究任务应该尽可能明确Research Objective研究目标Scope研究范围Constraints约束条件Sources来源要求Deliverables交付成果例如Conduct a deep research study on the adoption of AI agents in businesses. Focus on: 1. Current applications 2. Major challenges 3. Economic benefits 4. Implementation risks 5. Future opportunities Use recent and reliable sources. Produce a structured research report with citations and comparison tables.4.3 Step 3检查研究计划某些 Deep Research 系统可能会先提出研究计划或澄清问题。例如Research Plan: 1. Define the research scope 2. Identify major industry trends 3. Collect relevant studies 4. Compare findings 5. Analyze opportunities and risks 6. Produce a final report用户可以检查是否遗漏重要问题研究范围是否过大是否需要限制时间是否指定了合适的信息来源最终报告是否符合需求4.4 Step 4让 AI 执行研究确认目标后AI 可以开始执行多步骤研究。在这一阶段系统可能进行Search ↓ Read ↓ Analyze ↓ Evaluate ↓ Search Again ↓ Synthesize与普通搜索不同Deep Research 可能根据新发现继续检索。4.5 Step 5评估最终研究报告研究完成后不能只看报告是否详细。还应该检查研究问题是否得到回答是否使用了可靠来源重要结论是否有证据支持是否存在来源之间的矛盾是否说明研究局限是否存在过时信息建议是否真正适用于自己的情况学习启示Deep Research 可以减少资料收集和初步分析的工作量但不能代替用户对最终结果的判断。五、什么时候应该使用 Deep Research并不是所有问题都适合 Deep Research。5.1 适合普通 Web Search 的问题例如Find a highly rated gym near me.或者What is the weather in Dubai this week?这些问题通常只需要获取少量最新信息。5.2 适合 Deep Research 的问题例如Research how daily step counts affect long-term health outcomes. Compare findings from multiple scientific studies. Identify areas of agreement, disagreement, and uncertainty. Provide a structured report with citations.这个问题需要综合多项科学研究而不是简单查找一个事实。另一个例子Analyze how weather patterns affect tourism in Dubai. Consider: 1. Seasonal visitor trends 2. Hotel occupancy 3. Outdoor activities 4. Economic impacts 5. Tourism planning strategies Use reliable sources and provide a detailed research report.这个任务涉及多个因素之间的关系因此更加适合 Deep Research。两种方式的使用场景用户问题推荐方式附近哪家健身房评价最高Web Search迪拜本周天气如何Web Search某款 AI 模型什么时候发布Web Search每日步数如何影响长期健康Deep Research天气变化如何影响迪拜旅游业Deep Research如何规划一个符合当地规定的万圣节鬼屋Deep Research如何比较多种 AI Agent 技术方案Deep Research学习启示任务越复杂、涉及的子问题越多、需要综合的资料越广就越值得考虑使用 Deep Research。六、Deep Research 的局限性Deep Research 虽然能够完成复杂研究但并不意味着最终结果一定正确。6.1 更多来源不代表更准确AI 可能搜索几十个甚至更多网页。但如果这些网页本身包含错误最终报告仍然可能存在问题。因此More Sources ≠ Better Evidence6.2 AI 可能错误综合研究结果例如两篇研究论文可能得出不同结论。AI 在综合时可能忽略研究条件的差异。错误比较不同研究的数据。过度概括研究发现。将相关性误认为因果关系。忽略重要的研究限制。因此对于学术研究用户仍然需要检查关键论文和原始数据。6.3 Deep Research 需要更多时间与普通 Web Search 相比Deep Research 通常需要更多时间和计算资源。原因是它可能执行多轮搜索。多来源阅读。复杂信息分析。交叉验证。长篇报告生成。所以不应该对每一个简单问题都使用 Deep Research。6.4 研究报告不等于最终决策Deep Research 可以帮助用户分析问题但不能保证建议完全适合实际情况。例如万圣节鬼屋案例中AI 可以研究消防规定和安全要求但实际举办活动之前仍然需要确认当地最新法规并根据现场条件做出判断。核心知识点Deep Research 是研究辅助工具而不是无需验证的权威结论生成器。七、重要英文术语English中文解释Deep Research深度研究利用 AI 完成多步骤研究任务Agentic AI智能体式 AI能够自主规划和执行多个步骤的 AIAgentic Workflow智能体工作流程AI 自主推进的多步骤任务流程Research Plan研究计划研究任务的执行步骤Research Objective研究目标研究希望解决的问题Research Scope研究范围研究涉及的主题与边界Subtask子任务复杂任务拆分后的部分Autonomous Decisions自主决策AI 根据任务状态决定下一步Tool Use工具使用AI 调用搜索等外部工具Iteration迭代根据中间结果不断调整Follow-up Search后续搜索根据新发现继续检索Information Synthesis信息综合整合多个来源的信息Source Evaluation来源评价判断信息来源的可靠性Research Report研究报告对研究过程与发现的系统总结Citation引用指向原始资料的链接或标记Deliverables交付成果研究任务最终需要产生的内容Constraints约束条件研究需要遵守的限制Readiness Score准备程度评分衡量项目准备情况的指标八、实践练习Exercise 1判断是否需要 Deep Research判断以下问题应该使用 Web Search 还是 Deep Research。问题建议方式What is the latest version of Python?Web SearchFind highly rated coffee shops near me.Web SearchCompare major AI coding assistants for enterprise use.Deep ResearchWhat are the opening hours of a museum?Web SearchAnalyze the future of AI agents in software engineering.Deep ResearchCompare the findings of 20 papers on AI in education.Deep Research练习目标培养根据任务复杂程度选择 AI 工具的能力。Exercise 2使用 Deep Research 完成一项研究选择一个你感兴趣的研究主题例如AI Agents 的发展趋势。AI 在教育领域的应用。大语言模型的推理能力。AI 对软件工程的影响。不同 AI 编程工具的比较。使用以下 PromptConduct a comprehensive deep research study on [TOPIC]. Research objectives: 1. Explain the current state of the field. 2. Identify major developments. 3. Compare different approaches. 4. Analyze strengths and limitations. 5. Identify future opportunities. Research requirements: - Prioritize reliable primary sources. - Use recent research when relevant. - Compare evidence from multiple sources. - Clearly identify uncertainties. - Provide citations for important claims. Output format: 1. Executive Summary 2. Background 3. Key Findings 4. Comparative Analysis 5. Challenges and Limitations 6. Future Directions 7. References练习目标学会定义完整的研究目标、范围、来源要求和最终交付形式。Exercise 3观察 Agentic AI 的研究过程使用 Deep Research 完成以下任务Help me plan a small Halloween haunted house in a residential front yard. Research: 1. Relevant local regulations 2. Fire and electrical safety 3. Decoration ideas 4. Crowd management 5. Budget considerations Before starting, create a research plan. Then conduct the research and produce a practical implementation report. Include sources and clearly identify anything that requires local verification.观察以下问题AI 是否制定了研究计划AI 是否把复杂任务拆分为多个子任务AI 是否执行了多轮搜索AI 是否根据中间发现继续检索最终报告是否包含证据和引用哪些结论仍然需要人工核实练习目标理解 Agentic AI 如何自主推进多步骤研究任务。以上练习根据课程内容设计并非已核实的官方练习题。九、复习问题Q1什么是 Deep Research答Deep Research 是一种利用 AI 进行多步骤研究的工作模式。它能够围绕复杂问题进行规划、搜索、阅读、分析和综合并生成结构化研究报告。Q2Deep Research 与普通 Web Search 的主要区别是什么答普通 Web Search 主要用于快速获取信息而 Deep Research 可以围绕复杂问题执行多轮搜索、分析不同来源并根据中间发现继续研究。Q3什么是 Agentic AI答Agentic AI 指能够根据目标自主决定下一步行动并调用工具执行多步骤任务的 AI 系统。Q4老师为什么使用万圣节鬼屋作为案例答因为这个任务涉及法规、安全、装饰、人流管理等多个相互关联的问题适合展示 AI 如何自主规划和开展复杂研究。Q5Deep Research 为什么通常需要更长时间答因为它可能进行多轮检索、阅读大量资料、比较不同证据并生成完整报告。Q6Deep Research 是否一定比 Web Search 更准确答不一定。Deep Research 可能使用更多来源并进行更深入的分析但仍然可能受到错误来源、过时信息和模型推理错误的影响。十、一页速记版Quick Review核心思想Deep Research 通过 Agentic AI 的自主规划和多步骤执行能力将复杂研究问题转化为系统化的研究流程帮助用户完成信息检索、证据分析和研究报告撰写。三个重要特点Agentic Planning自主制定研究计划。Iterative Research根据研究发现不断搜索和分析。Research Synthesis综合多个来源生成研究报告。三个核心原则Use deep research for complex questions.对复杂、开放式和多维度问题使用深度研究。Give clear objectives, scope, and constraints.明确研究目标、研究范围和约束条件。Verify important findings and citations.对重要研究结论和引用进行核实。P1 → P5 的知识逻辑P1 — The AI Novice and the AI Power User ↓ 如何成为 AI 高阶用户 ↓ P2 — Pretrained Knowledge ↓ AI 已经知道什么 ↓ P3 — Web Search ↓ 如何获取外部信息 ↓ P4 — Web Search Sources ↓ 如何选择和验证信息来源 ↓ P5 — Using Deep Research ↓ 如何让 AI 自主开展复杂研究最终总结Deep Research 的核心价值不只是让 AI 搜索更多信息而是让 AI 能够围绕复杂任务自主规划、反复检索、分析证据并形成完整成果。真正的 AI 高阶用户需要学会判断什么时候使用 Deep Research如何定义研究目标以及如何评估最终研究报告的可靠性。课程 Slides视频来源吴恩达《给所有人的人工智能提示词课程|AI Prompting for Everyone》DeepSeek-v4-pro翻译