文章解析了Deep Research（深度研究智能体）与Deep Agent（深度智能体）的关系。Deep Research是一种针对复杂问题进行深入研究的智能体应用，而Deep Agent是实现复杂任务的通用架构范式。两者发展呈现"先场景落地，后架构抽象"的逻辑，Deep Research是Deep Agent的典型应用场景。Deep Agent代表了智能体技术发展方向，而Deep Research则是该方向上的示范应用，两者相辅相成。
这是一篇短文，主要是前些日子和同事对Deep Research和Deep Agent智能体的一些概念和关系的梳理，在这里做下记录，也分享交流下。
“Deep Research”与“Deep Agent”这两个术语的指代：
- Deep Research（深度研究智能体）：
- 定义：一种特定的智能体应用任务类型，其目标是针对一个复杂、开放式的用户问题，进行多步骤、深入的信息搜集、综合与分析，并最终生成一份全面的研究报告。
- 类比：它可以被看作是一个“AI研究助理”，能够完成过去需要人类花费数小时甚至数天才能完成的深度信息调研工作。
- 代表产品：OpenAI的GPT-4o、Anthropic的Claude、Perplexity、Google的SearchGPT等都有类似功能。
- Deep Agent（深度智能体）：
- 定义：一种为实现复杂任务（如深度研究、长篇代码编写）而设计的智能体架构范式或框架。它是对“浅层”智能体（简单工具调用循环）的升级，具备更强的规划能力、长程任务执行能力和上下文管理能力。
- 类比：它不是某个具体应用，而是一个“智能体开发框架”。就像游戏引擎（如Unity）之于具体游戏（如《原神》）的关系。
- 代表实现：Langchain提供的deep agent框架。
Deep Research 是 Deep Agent 架构的一个典型应用场景和成功案例。你可以使用 Deep Agent 的架构范式来构建一个强大的 Deep Research 应用。
两者的关系：
以Langchain公司的deep research和deep agent为例，两者均是 2025 年 LangChain 生态的技术迭代中出现，时间线呈现 “先研究场景落地，后通用架构抽象” 的逻辑：
| 时间节点 | 事件 | 意义 |
|---|---|---|
| 2025 年 7 月 16 日 | LangChain 发布《Open Deep Research》博客，开源open_deep_research项目 | 标志 Deep Research 从 “概念” 走向 “可落地工具”，明确研究类 Agent 的技术标准 |
| 2025 年 7 月 30 日 | LangChain 发布《Deep Agents》博客，提出 Deep Agent 架构范式并开源deepagents包 | 从 “研究场景” 抽象到 “通用任务框架”，拓展深度智能体的应用边界 |
| 2025 年 10-11 月 | open_deep_research完善本地部署与多路径验证机制，deepagents推出 0.2 版本（可插拔后端、持久化记忆） | 两者分别在 “场景深度” 与 “架构 |
至少对于Langchain公司而言，可以推断出的演进路径：
- 现象出现（Deep Research 应用先行）：首先，和业界类似，首先推出了open deep research的开源项目，对深度研究智能体技术进行了探索研究。
- 架构分析（Deep Agent 概念提炼）：接着，像 LangChain开始深入分析这些成功应用（如 Claude Code, Deep Research 产品）背后的技术共性，这些应用并非使用了全新的魔法，而是都遵循着一套相似的架构模式。
- 抽象与泛化（Deep Agent 框架化）：为了将这种能力赋能给更多开发者，LangChain 团队将这套模式抽象出来，形成了“Deep Agent”的概念，并开发了
deepagents这样的开源框架。
结论：至少对Langchain而言，是先有Deep Research 这类应用的成功实践，然后才从中提炼总结出Deep Agent 这套通用的架构理论和方法论。
关注点与异同分析
| 层级 | Deep Agent（通用框架） | Deep Research（研究场景实现） | 映射逻辑 |
|---|---|---|---|
| 目标层 | 解决 “浅层 Agent 无法处理长周期复杂任务” 的问题 | 解决 “自动化深度调研与报告生成” 的具体需求 | 通用目标落地为特定场景需求 |
| 组件层 | 四大核心组件（系统提示、规划工具、子 Agent、文件系统） | 复用四大组件： - 系统提示：研究规范与源可信度要求 - 规划工具：报告大纲与子主题拆分 - 子 Agent：子主题专项调研 - 文件系统：存储原始搜索结果与中间报告 | 通用组件按研究场景定制化配置 |
| 能力层 | 长期任务规划、子任务并行、上下文管理 | 信息检索验证、多源交叉校验、报告结构化生成 | 通用能力聚焦为研究场景的核心竞争力 |
总结
- Deep Research是一个具体的“deep agent应用”，展示了AI智能体在信息处理方面的巨大潜力。
- Deep Agent是从此类成功应用中抽象出的“架构蓝图”，它提供了一套构建复杂智能体的最佳实践和方法论。
- 未来：Deep Agent 代表了智能体技术发展的方向，即向更复杂、更自主、更可靠的方向演进。而 Deep Research则是该方向上的示范应用。两者是相辅相成、共同发展的关系。
对企业而言，参考deep research的实现，基于deep agent的框架，结合自身需求和业务领域知识，构建属于自己的deep research也许是大模型在内部落地的值得尝试的路径。
如何学习AI大模型？
如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！
这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！
第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
100套AI大模型商业化落地方案
大模型全套视频教程
200本大模型PDF书籍
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
LLM面试题合集
大模型产品经理资源合集
大模型项目实战合集
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
![[论文阅读]One Shot Dominance: Knowledge Poisoning Attack on Retrieval-Augmented Generation Systems](http://pic.xiahunao.cn/[论文阅读]One Shot Dominance: Knowledge Poisoning Attack on Retrieval-Augmented Generation Systems)
