Deep Research旨在模擬人類專家的研究過程，最終產出一份結構化的深度研究報告。與任何AI應用一樣，Deep Research是一種讓強者更強的工具。

作者 | 小葳

2025年的AI賽道，正從模型參數的軍備競賽，轉向以Agent（智能體）為核心的應用落地探索。當不少企業將目光聚焦于通用Agent的宏大敘事時，秘塔AI于7月15日推出的“深度研究”功能，選擇了一個更垂直、更聚焦，卻同樣關鍵的突破口——深度信息研究與分析。

秘塔“深度研究”也是國內首個完全免費開放訪問的Deep Research類應用。通過分析過程可視化和免費模式，“深度研究”試圖重塑知識工作中人與AI的協作方式。

“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。

Deep Research代表了AI信息獲取模式的一次升級，標志著AI從被動的“答案引擎”向主動的“研究伙伴”演進。

傳統搜索引擎致力于提供鏈接或AI總結的答案，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“任務拆解”與“自主執行”。

以OpenAI為代表的行業巨頭，其Deep Research功能旨在模擬人類專家的研究過程：選擇一個復雜的課題，自主規劃研究步驟、執行多輪信息搜索、交叉驗證信源、整合分析信息，最終產出一份結構化的綜合報告。

這種能力將AI的應用從簡單的問答，提升到了可以輔助完成復雜分析任務的高度。

然而，強大的能力也帶來了新的挑戰：

一是高昂的算力成本，導致該功能多被打包在付費訂閱服務中，限制了其普及；

二是“黑箱”問題，用戶難以理解和信任AI復雜的決策過程，使得結果的可靠性與可驗證性成為痛點。

秘塔的入局：

免費策略與低資源技術主張

秘塔“深度研究”采用了幾個差異化策略：

第一，在國內市場率先提供免費、公開可用的深度研究功能，意圖通過普惠策略快速獲取用戶，通過用戶反饋快速迭代產品方向。

第二，作為初創公司，秘塔官方自稱“GPU Poor團隊”， 通過將深度研究拆分為多個子任務進行分段強化學習，以降低資源消耗。

第三，將分析過程思維鏈通過思維導圖動態展現，提供完整信息來源，并能夠最終產出邏輯結構清晰、足夠美觀的研究報告。

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

完整呈現“思考鏈”：

將推理過程產品化

秘塔“深度研究”一大差異化優勢是“問題鏈”或“思考鏈”的可視化。

當用戶輸入一個復雜任務，例如“梳理谷歌Gemini模型歷次發布時間和各版本優勢”，系統并非直接呈現最終答案，而是在一個動態畫布上實時展示其推理路徑。這個過程包括：

•     任務拆解：將宏觀問題分解為一系列具體的子問題，如“Gemini 1.0發布日期與特點”、“Gemini 1.5 Pro技術突破”、“Gemini 2.0 Flash模型定位”等。

•     動態規劃：根據檢索到的信息，實時生成新的研究分支，或標記信息不足、結論待完善的節點，讓整個研究路徑清晰可見。“深度研究”采用不同顏色顯示不同思路鏈，紫色代表結論待完善，綠色代表結論明確，藍色代表正在思考中。

•     信源追溯：每個子結論都附有明確的信源鏈接，用戶可隨時點擊查證，確保了研究過程的可驗證性。

這種設計將原本不可見的AI“思考”過程，轉化為一個可交互、可理解的產品功能。

從產品邏輯的角度看，這是一種將“過程”與“結果”同等視之的設計，即在復雜研究中，研究路徑的合理性與最終結論的準確性同等重要。

重塑知識工作流：

從執行者到設計者

“深度研究”類工具的普及，將深刻改變知識工作者的工作模式。它試圖將研究人員從大量重復、繁瑣的資料搜集與信息整理中解放出來，使其能夠更專注于高附加值的環節。未來，知識工作者的核心競爭力將發生轉移：

•     從“信息檢索能力”到“問題定義能力”：關鍵技能不再是知道去哪里找答案，而是如何提出一個精準、深刻、有價值的研究問題。

•     從“研究執行”到“設計與審核”：人的價值更多體現在規劃研究框架、監督AI執行過程、批判性地審視AI的結論與證據鏈，并最終做出融合人類經驗與價值判斷的決策。

說到底，Deep Research與任何AI工具應用一樣，是一種讓強者更強的工具。它更適合擁有研究框架和體系化知識的專家型用戶，可以幫他們將耗時費力的信息搜集與驗證工作，交給AI研究助理完成。

結語

秘塔“深度研究”沒有選擇在通用能力上與巨頭正面競爭，而是另辟蹊徑，將“過程透明化”和“用戶體驗”作為核心戰略，并以免費模式切入市場。

“深度研究”能否走得更遠，還有待觀察，比如：研究結果真正的價值如何，是否能產生足夠的用戶粘性；其技術優化能否持續支撐免費模式下的算力成本；以及，當市場對“深度研究”從嘗鮮變為習慣后，秘塔能否找到可持續的商業化路徑？

無論結果如何，秘塔“深度研究”都為行業提供了寶貴的探索：在AI技術狂飆的時代，回歸用戶價值，致力于解決真實的痛點——提升可信、高質量知識工作的效率。

       原文標題 : 國內免費版Deep Research上線，秘塔AI深度研究嘗試重塑知識工作范式