是的，DeepResearch 可以在移动设备或较慢的互联网连接上有效使用，但其性能取决于该工具的设计以及针对这些环境的优化程度。移动设备上的主要挑战包括有限的计算资源（例如，CPU、内存）以及来自不稳定或慢速网络的潜在延迟。例如，如果 DeepResearch 依赖于实时数据处理或大型模型推理，则移动设备可能难以处理需要大量计算的任务。同样，较慢的连接可能会延迟客户端和服务器之间的数据传输，导致超时或结果不完整。但是，可以通过谨慎的工程选择来缓解这些问题，例如客户端优化、高效的数据处理和离线功能。
开发人员可以实施多种策略来优化 DeepResearch 以适应受限环境。例如，使用轻量级算法或量化的机器学习模型（例如，TensorFlow Lite）可以减少移动硬件上的计算开销。在本地缓存经常访问的数据可以最大限度地减少对持续网络连接的依赖。此外，将任务分解为更小的异步操作允许应用程序以增量方式处理数据，而不会使设备资源不堪重负。对于较慢的连接，诸如数据压缩（例如，使用 Protocol Buffers 而不是 JSON）或优先处理基本 API 调用而不是批量传输等技术可以减少带宽使用。渐进式加载（在收到部分结果时显示它们）可以通过避免长时间的等待来改善用户体验。一个实际的例子是一个移动应用程序，该应用程序预先计算设备上的基本分析，并且仅在连接改善时才将摘要数据发送到服务器以进行更深入的分析。
但是，权衡是不可避免的。在移动设备上，诸如训练大型模型或分析高分辨率数据集之类的复杂任务可能需要卸载到服务器，这需要稳定的互联网才能实现全部功能。开发人员必须决定哪些功能对于离线或低连接情况至关重要，哪些可以推迟。例如，DeepResearch 的移动版本可能允许用户在本地保存研究查询，并在恢复连接后同步结果。同样，服务器端优化（例如，边缘计算或内容交付网络 (CDN)）可以通过处理靠近其地理位置的请求来减少连接速度较慢的用户的延迟。在实际条件下进行测试（例如，使用 Chrome DevTools 等网络限制工具）对于识别瓶颈至关重要。最终，通过专注于资源效率和优雅降级的周到设计，DeepResearch 即使在不理想的条件下也能保持功能和响应。