DeepResearch 可以针对特定任务进行定制，但该过程取决于平台提供的工具和访问权限。与以严格、预定义的行为运行的固定模型不同，许多现代人工智能系统（包括类似于 DeepResearch 的系统）都支持通过微调、提示工程或与外部工具集成等技术进行调整。定制通常涉及修改模型处理输入或生成输出的方式，方法是调整其训练数据、优化其指令或将其与其他系统组合。但是，定制的范围取决于平台的设计以及开发人员可用的 API 或接口。
一种常见的定制方法是微调，在这种方法中，模型在特定数据集上进一步训练，以提高在特定领域的性能。例如，如果 DeepResearch 支持微调，开发人员可以使用医学期刊和患者记录对其进行训练，以创建一个专门用于从临床笔记中诊断病情的工具。此过程会调整模型的内部权重，以优先考虑特定领域的模式。或者，即使没有完全的微调，开发人员也可以使用提示工程来指导模型的行为。例如，添加“作为专注于版权法的法律顾问进行回复”等结构化指令可以将输出引导至特定风格或专业知识。某些平台还允许集成检索增强生成 (RAG)，其中在推理期间查询外部数据库以提供最新的或特定于领域的信息，从而在不改变核心模型的情况下提高准确性。
虽然可以进行定制，但也存在局限性。基本模型的架构和功能保持不变——您无法从根本上更改它处理语言的方式或其核心知识截止日期。例如，如果 DeepResearch 的基本模型缺乏对量子计算等高度技术领域的理解，那么如果没有额外的培训，任何数量的提示工程都无法完全弥合这一差距。开发人员还必须考虑权衡：微调需要高质量的数据集和计算资源，而大量的提示工程会使交互变得繁琐。平台也可能会施加限制，例如限制 API 参数（例如，响应长度）或禁止某些类型的修改。总而言之，DeepResearch 的行为可以针对特定任务进行定制，但定制程度取决于可用工具和底层模型的固有约束。