O DeepResearch reformula o modelo de pesquisa tradicional por meio de um processo padronizado de quatro fases: a fase de desmontagem do problema emprega a análise de mapeamento mental para dividir o macroproblema em subtarefas específicas; a fase de coleta de dados atribui de forma inteligente as consultas ao mecanismo de pesquisa e as estratégias de rastreamento direcionadas; a fase de análise aplica os recursos de raciocínio indutivo de um modelo de linguagem amplo; e a fase de resumo final gera um relatório estruturado com fontes citadas. Esse projeto em pipeline reduz o tempo de conclusão de tarefas típicas de pesquisa em 60-80%.
Casos de aplicação prática mostram que, no tópico "análise da aplicação de blockchain no financiamento da cadeia de suprimentos", o sistema identificou automaticamente quatro dimensões principais (implementação de tecnologia, política regulatória, análise de caso e avaliação de benefícios), extraiu dados válidos de 37 fontes confiáveis e, por fim, gerou um relatório padrão de 15 páginas em apenas 23 minutos. Há pontos de verificação de qualidade em cada etapa do processo para garantir que não haja desvio da direção da pesquisa. Os pesquisadores também podem personalizar seu próprio fluxo de trabalho modificando o modelo de plano de pesquisa, e essa flexibilidade é uma das principais competências da ferramenta.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepResearch: um assistente de IA de código totalmente aberto para pesquisa profunda automatizadaO
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