在数字经济浪潮中，企业对于高效、精准的信息获取与决策支持的需求日益迫切。从前沿科学探索到行业趋势分析，再到企业级决策支持，一个能够从海量异构数据源中提取关键知识、执行多步骤推理并生成结构化或多模态输出的「深度研究系统」正变得不可或缺。
面对“AI是否陷入泡沫”的热议，美国知名对冲基金Coatue深度研究了过去400年间30余次典型泡沫案例，从中提炼出共性特征，并据此发布了年度AI重磅报告。Coatue将这一框架应用于当前AI领域，得出的结论是:AI正处于早期“替代/普及”阶段，远未到达泡沫顶点。
通义DeepResearch团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里开源旗下首个深度研究Agent模型通义DeepResearch！ 相比于基于基础模型的ReAct Agent和闭源Deep
让智能体组团搞深度研究，效果爆表！
英伟达也做深度研究智能体了。
近年来，以多智能体系统（MAS）为代表的研究取得了显著进展，在深度研究、编程辅助等复杂问题求解任务中展现出强大的能力。现有的多智能体框架通过多个角色明确、工具多样的智能体协作完成复杂任务，展现出明显的优势。
华为诺亚方舟实验室最近联合香港大学发了一篇针对"Deep Research Agents"（深度研究代理）的系统性综述，在我的印象中，这是他们第二次发布关于Deep Research的综述论文。上一篇里提供了一个结构导向 (Structure-Oriented) 的视角，核心是“分类”。
最强开源深度研究模型来了。 MiroMind ODR（Open Deep Research），来自代季峰加盟陈天桥的技术首秀。 首先，它做到了性能最强，GAIA测试结果更是达到了82.4分，超过了一众开源闭源模型，其中包括Manus、OpenAI的DeepResearch。
全栈开源生态系统：涵盖Agent框架（MiroFlow）、模型（MiroThinker）、数据（MiroVerse）和训练基础设施（MiroTrain / MiroRL）的全栈开源方案，所有组件和流程均开放共享，便于学习、复用与二次开发。
深度研究智能体（Deep Research Agents）凭借大语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）的强大能力，正在重塑知识发现与问题解决的范式。
