DeepResearch 并非设计用于处理实时信息或提供基于最新网络数据的结果。 它的架构优先处理预先索引的数据集和来自已知来源的结构化信息，这限制了它反映实时更新的能力。 该系统通常在定期抓取期间收集的数据快照上运行，这意味着其结果的最新程度仅与上次更新周期一样。 对于大多数用例，此延迟范围从几小时到几天不等，具体取决于数据源以及DeepResearch刷新其索引的频率。 开发者应该将其视为分析历史或半近期信息的工具，而不是实时事件。
更新频率因数据类型而异。 例如，新闻文章可能会每天刷新，而学术出版物或技术文档可能会每周或每月更新。 DeepResearch使用计划的抓取工具和API从政府数据库、研究存储库和新闻聚合器等来源提取数据。 这些集成通常包括内置的速率限制或缓存机制，以避免第三方服务过载，这会引入额外的延迟。 如果某个来源在下午3点更新其内容，DeepResearch可能要到下次计划抓取时（比如午夜）才会提取这些更改。 这种方法在新鲜度和系统稳定性之间取得了平衡，但不适合监控快速变化的场景，如股票价格或社交媒体趋势。
需要近乎实时数据的开发人员可以通过将实时API或流媒体服务与DeepResearch集成来扩展它。 例如，将其与金融数据的WebSocket feed或实时新闻API配对可以补充其静态数据集。 然而，这需要自定义代码来合并实时和历史数据流。 DeepResearch的核心优势在于对已建立信息的结构化分析，例如识别学术论文中的趋势或比较几个月的产品评论。 如果您的项目需要精确到分钟的准确性，请考虑将其与专门的实时系统结合使用，而不是单独依赖它。 始终通过其API或元数据端点验证其源数据的时间戳，以评估最新程度。