DeepResearch Bench是一个深度研究智能体设计的综合性基准，衡量系统从检索到报告生成的全流程能力。可以从这个榜单上面找个效果好的模型看看思路。

2025和2026，AI正处于从简单交互的大语言模型向智能体Agent发展，Agent 不断落地和狂野生长。从简单的指令响应式交互，转向具备复杂逻辑调度能力的自主认知过程。真正做研究做调查的时候需要的是真实可靠的资料、步骤清晰的分析。抛出一个问题给大模型自主生成肯定是不行，太容易乱猜和有幻觉，需要的是DeepSearch。

这玩意儿和普通大模型对话最大的区别就在于，它不再是简单的对话一个一个往外输出token，而是具备思考能力和调研能力，先思考、再拆解、最后才动笔。DeepResearch Bench是一个深度研究智能体设计的综合性基准，衡量系统从检索到报告生成的全流程能力。可以从这个榜单上面找个效果好的模型看看思路。百度千帆也在2月4日发布了一个DeepResearch Agent，在DeepReasearch Bench榜单中超越了所有的其他的竞争对象，直接登顶。

深度研究Deep Research是当前人工智能领域的重要研究和探索方向。与通用聊天机器人或单一功能的研究辅助工具存在本质区别：

特征维度	通用聊天机器人 (如ChatGPT)	单一功能研究工具 (如文献管理器)	深度研究系统
核心能力	对话与内容生成	特定功能（检索、管理、分析）	端到端工作流自动化与自主推理
工作流	单轮或有限轮次对话	固定、线性	动态、多步骤、可迭代、具备规划与反思
工具使用	有限或需人工介入	专用、孤立	自主协调多种工具（搜索、计算、API等）
输出成果	即时回答或短文	数据列表或分析图表	结构化、可验证的综合研究报告

Qianfan-DeepResearch是基于Qianfan Agent Foundry构建的端到端Deep Research Agent，采用的是Agentic设计架构，通过“任务理解分析-任务思考规划-任务调度执行”的循环式agentic执行设计，实现复杂的研究任务的端到端交付。

想知道这个千帆深度研究Agent是不是真的会搜索资料，准备了一个题目，看看它的反应：

prompt:“调研一下固态电池。我需要知道这东西什么时候能成，谁最厉害，以及这里面有没有什么坑，特别是跟地缘政治和原材料相关的。最后给我一份详细的报告。”

这个指令看起来平平无奇，其实还隐藏着一些坑。看看他是如何解决的：

第一步：确认一些关键的细节，比如 固态电池的“成”有很多定义，它主动澄清边界，判断标准、地缘政治和原材料的“坑”也注意到了，还有行文的侧重点也考虑到了。

第二步，继续确认时间、国家政策、其他坑、和详细程度的细节。

第三步：列出大纲，用户确认大纲

第四步：Agent开始规划文档，按照待办清单的step逐步进行，查阅网络资料并整理

挖的坑：固态电池“成”的边界，多个问题并发执行等基本都避开了。

从技术上看，有两个点做的很好：

Qianfan-DeepResearch 构建了“分层演进式”的研究路径展开机制。系统首先通过首轮全域信息检索建立宏观认知锚点，快速沉淀调研基调并勾勒初步研究框架。随后，依托 Agentic 自主规划能力，系统将宏观框架拆解为高颗粒度的执行路径。在全局唯一任务调度器的精密编排下，各个研究节点能够根据实时获取的信息进行自适应调整与逻辑重构。这种设计不仅确保了复杂任务在多线程并发下的连贯性，更从底层架构上消解了调研任务中的不确定性。

Qianfan-DeepResearch设计了“深度执行路径图规划+反思”的机制，在底层架构上实现了全链路闭环评估。 系统在每一个研究节点均开启全局一致性校验：通过内省机制评估当前阶段产出的信息增量是否契合核心研究目标；基于实时反馈对后续的路径图进行动态启发式重构；将调整后的策略精准映射至每一个子任务的执行细则中。这种“规划-反思-重构”的迭代机制，从根本上确保了研究逻辑的科学性，使复杂任务的交付具备了极高的确定性。

很多人调戏 AI 时喜欢给个模糊指令，普通 AI 拿起来就搜，结果南辕北辙。但千帆的 Agent 触发的是“需求澄清”机制——它会先停下来问你：你要调研的这个边界到底在哪？是想看技术原理，还是想看商业变现？这种“知道自己不知道”的智能度，瞬间就拉开了专业和业余的差距。

而且它不会像没头苍蝇一样乱撞，而是先利用百度搜索那套强大的信息检索系统，搞清楚大框架。随后，它会像剥洋葱一样，把任务拆成技术路线、市场份额、供应链风险等 N 个子任务，并行调度执行。

最让我觉得靠谱的是它的“路径图反思”。做研究最怕搜到相互矛盾的信息，普通 AI 往往选择“和稀泥”，但这个 Agent 会在每一个节点进行全局视角的复盘。如果搜到了两个打架的数据，它会通过反思机制动态调整路径，专门去核实谁在说谎。这种实时纠偏的能力，才是解决 AI “幻觉”和逻辑断层的杀手锏。

说到这，Qianfan-DeepResearch确实可以在一定程度上，把我们从那些耗时数天的枯燥桌面研究里捞出来。学会了规划、反思，不再是一个简单的对话框，而是一个能帮你过滤简单重复的信息，直接进行深度分析的好工具。

现在的测评圈已经开始用 DeepResearch Bench 这种博士级别的题库来考验 AI 了，甚至还整出了一套叫 RACE 的评价框架，从全面性、深度、指令遵循和可读性四个维度去打分。这说明，AI 做研究这事儿，真的要进入“深水区”了。

想试一下也很简单，千帆深度研究Agent（DeepResearch）的体验入口：

https://console.bce.baidu.com/qianfan/studio/officialApp/deepResearch/69a72b3f-a18c-2f02-9ba0-007beb95b315