Deep Research旨在模擬人類專家的研究過(guò)程，最終產(chǎn)出一份結(jié)構(gòu)化的深度研究報(bào)告。與任何AI應(yīng)用一樣，Deep Research是一種讓強(qiáng)者更強(qiáng)的工具。

作者 | 小葳

2025年的AI賽道，正從模型參數(shù)的軍備競(jìng)賽，轉(zhuǎn)向以Agent（智能體）為核心的應(yīng)用落地探索。當(dāng)不少企業(yè)將目光聚焦于通用Agent的宏大敘事時(shí)，秘塔AI于7月15日推出的“深度研究”功能，選擇了一個(gè)更垂直、更聚焦，卻同樣關(guān)鍵的突破口——深度信息研究與分析。

秘塔“深度研究”也是國(guó)內(nèi)首個(gè)完全免費(fèi)開(kāi)放訪問(wèn)的Deep Research類應(yīng)用。通過(guò)分析過(guò)程可視化和免費(fèi)模式，“深度研究”試圖重塑知識(shí)工作中人與AI的協(xié)作方式。

“深度研究”：

從答案引擎到自主研究助手

要理解秘塔AI的新功能，首先需要厘清“深度研究”（Deep Research）在行業(yè)中的定位。今年2月初，OpenAI最早以Agent的形式推出Deep Research，因其分析的深度與搜索的廣度而備受好評(píng)。

Deep Research代表了AI信息獲取模式的一次升級(jí)，標(biāo)志著AI從被動(dòng)的“答案引擎”向主動(dòng)的“研究伙伴”演進(jìn)。

傳統(tǒng)搜索引擎致力于提供鏈接或AI總結(jié)的答案，其核心是“信息檢索”與“信息整理”。

而“深度研究”則屬于AI Agent的范疇，其核心是“任務(wù)拆解”與“自主執(zhí)行”。

以O(shè)penAI為代表的行業(yè)巨頭，其Deep Research功能旨在模擬人類專家的研究過(guò)程：選擇一個(gè)復(fù)雜的課題，自主規(guī)劃研究步驟、執(zhí)行多輪信息搜索、交叉驗(yàn)證信源、整合分析信息，最終產(chǎn)出一份結(jié)構(gòu)化的綜合報(bào)告。

這種能力將AI的應(yīng)用從簡(jiǎn)單的問(wèn)答，提升到了可以輔助完成復(fù)雜分析任務(wù)的高度。

然而，強(qiáng)大的能力也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)：

一是高昂的算力成本，導(dǎo)致該功能多被打包在付費(fèi)訂閱服務(wù)中，限制了其普及；

二是“黑箱”問(wèn)題，用戶難以理解和信任AI復(fù)雜的決策過(guò)程，使得結(jié)果的可靠性與可驗(yàn)證性成為痛點(diǎn)。

秘塔的入局：

免費(fèi)策略與低資源技術(shù)主張

秘塔“深度研究”采用了幾個(gè)差異化策略：

第一，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)率先提供免費(fèi)、公開(kāi)可用的深度研究功能，意圖通過(guò)普惠策略快速獲取用戶，通過(guò)用戶反饋快速迭代產(chǎn)品方向。

第二，作為初創(chuàng)公司，秘塔官方自稱“GPU Poor團(tuán)隊(duì)”， 通過(guò)將深度研究拆分為多個(gè)子任務(wù)進(jìn)行分段強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以降低資源消耗。

第三，將分析過(guò)程思維鏈通過(guò)思維導(dǎo)圖動(dòng)態(tài)展現(xiàn)，提供完整信息來(lái)源，并能夠最終產(chǎn)出邏輯結(jié)構(gòu)清晰、足夠美觀的研究報(bào)告。

這一系列舉措表明，秘塔試圖在巨頭林立的賽道中，通過(guò)成本控制以及炫酷的分析結(jié)果呈現(xiàn)，找到一條以普惠化和差異化競(jìng)爭(zhēng)路徑。

完整呈現(xiàn)“思考鏈”：

將推理過(guò)程產(chǎn)品化

秘塔“深度研究”一大差異化優(yōu)勢(shì)是“問(wèn)題鏈”或“思考鏈”的可視化。

當(dāng)用戶輸入一個(gè)復(fù)雜任務(wù)，例如“梳理谷歌Gemini模型歷次發(fā)布時(shí)間和各版本優(yōu)勢(shì)”，系統(tǒng)并非直接呈現(xiàn)最終答案，而是在一個(gè)動(dòng)態(tài)畫(huà)布上實(shí)時(shí)展示其推理路徑。這個(gè)過(guò)程包括：

•     任務(wù)拆解：將宏觀問(wèn)題分解為一系列具體的子問(wèn)題，如“Gemini 1.0發(fā)布日期與特點(diǎn)”、“Gemini 1.5 Pro技術(shù)突破”、“Gemini 2.0 Flash模型定位”等。

•     動(dòng)態(tài)規(guī)劃：根據(jù)檢索到的信息，實(shí)時(shí)生成新的研究分支，或標(biāo)記信息不足、結(jié)論待完善的節(jié)點(diǎn)，讓整個(gè)研究路徑清晰可見(jiàn)。“深度研究”采用不同顏色顯示不同思路鏈，紫色代表結(jié)論待完善，綠色代表結(jié)論明確，藍(lán)色代表正在思考中。

•     信源追溯：每個(gè)子結(jié)論都附有明確的信源鏈接，用戶可隨時(shí)點(diǎn)擊查證，確保了研究過(guò)程的可驗(yàn)證性。

這種設(shè)計(jì)將原本不可見(jiàn)的AI“思考”過(guò)程，轉(zhuǎn)化為一個(gè)可交互、可理解的產(chǎn)品功能。

從產(chǎn)品邏輯的角度看，這是一種將“過(guò)程”與“結(jié)果”同等視之的設(shè)計(jì)，即在復(fù)雜研究中，研究路徑的合理性與最終結(jié)論的準(zhǔn)確性同等重要。

重塑知識(shí)工作流：

從執(zhí)行者到設(shè)計(jì)者

“深度研究”類工具的普及，將深刻改變知識(shí)工作者的工作模式。它試圖將研究人員從大量重復(fù)、繁瑣的資料搜集與信息整理中解放出來(lái)，使其能夠更專注于高附加值的環(huán)節(jié)。未來(lái)，知識(shí)工作者的核心競(jìng)爭(zhēng)力將發(fā)生轉(zhuǎn)移：

•     從“信息檢索能力”到“問(wèn)題定義能力”：關(guān)鍵技能不再是知道去哪里找答案，而是如何提出一個(gè)精準(zhǔn)、深刻、有價(jià)值的研究問(wèn)題。

•     從“研究執(zhí)行”到“設(shè)計(jì)與審核”：人的價(jià)值更多體現(xiàn)在規(guī)劃研究框架、監(jiān)督AI執(zhí)行過(guò)程、批判性地審視AI的結(jié)論與證據(jù)鏈，并最終做出融合人類經(jīng)驗(yàn)與價(jià)值判斷的決策。

說(shuō)到底，Deep Research與任何AI工具應(yīng)用一樣，是一種讓強(qiáng)者更強(qiáng)的工具。它更適合擁有研究框架和體系化知識(shí)的專家型用戶，可以幫他們將耗時(shí)費(fèi)力的信息搜集與驗(yàn)證工作，交給AI研究助理完成。

結(jié)語(yǔ)

秘塔“深度研究”沒(méi)有選擇在通用能力上與巨頭正面競(jìng)爭(zhēng)，而是另辟蹊徑，將“過(guò)程透明化”和“用戶體驗(yàn)”作為核心戰(zhàn)略，并以免費(fèi)模式切入市場(chǎng)。

“深度研究”能否走得更遠(yuǎn)，還有待觀察，比如：研究結(jié)果真正的價(jià)值如何，是否能產(chǎn)生足夠的用戶粘性；其技術(shù)優(yōu)化能否持續(xù)支撐免費(fèi)模式下的算力成本；以及，當(dāng)市場(chǎng)對(duì)“深度研究”從嘗鮮變?yōu)榱?xí)慣后，秘塔能否找到可持續(xù)的商業(yè)化路徑？

無(wú)論結(jié)果如何，秘塔“深度研究”都為行業(yè)提供了寶貴的探索：在AI技術(shù)狂飆的時(shí)代，回歸用戶價(jià)值，致力于解決真實(shí)的痛點(diǎn)——提升可信、高質(zhì)量知識(shí)工作的效率。

       原文標(biāo)題 : 國(guó)內(nèi)免費(fèi)版Deep Research上線，秘塔AI深度研究嘗試重塑知識(shí)工作范式