DeepResearch采用创新的多轮迭代机制来实现自动化深度研究，系统基于输入的研究问题自动生成研究计划，通过5次迭代不断优化研究方向和结果。每次迭代都包含三个关键环节：问题分解引擎将复杂主题拆解为可操作的子问题；智能爬虫系统从搜索引擎和网页抓取最新数据；大语言模型对收集的信息进行结构化分析和总结。
技术实现上，该系统支持主流大语言模型的灵活切换，包括Google Gemini、OpenAI系列产品和OpenRouter平台。特别值得注意的是其并行处理架构，在收集外部数据的同时能保持研究逻辑的一致性。结构化输出功能确保最终报告包含清晰的论证链条、数据支持和规范引用，这种设计显著提升了研究结果的可信度和可用性。
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