DeepResearch 通过简化数据收集、分析和组织，从而协助学术研究和文献综述。它从多个数据库聚合相关的学术论文、数据集和资源，从而减少了手动搜索材料所花费的时间。例如，从事机器学习项目的开发人员可以使用 DeepResearch 快速汇编有关神经网络优化的最新研究，并按出版日期、引用次数或关键词过滤结果。该工具与来自 arXiv、PubMed 或 IEEE Xplore 等平台的 API 集成，确保可以访问最新的、经过同行评审的内容。这种集中式方法最大限度地减少了分散的工作流程，并帮助研究人员专注于关键分析，而不是数据收集。
该平台还通过自动摘要和关键词提取来简化文献分析。自然语言处理 (NLP) 模型识别论文中反复出现的主题、方法和差距，从而让用户无需阅读每份文档即可发现趋势。例如，审查区块链研究的开发人员可以生成 2023 年使用的共识算法摘要，突出显示文献中讨论的优点和缺点。DeepResearch 还可以可视化引用网络，显示论文之间的思想如何相互关联。这些功能可帮助研究人员构建对某个领域概况的连贯理解，确定关键来源的优先级，并通过识别研究不足的主题来避免冗余工作。
最后，DeepResearch 支持协作和文档记录。团队可以注释论文、共享笔记并实时跟踪更改，这对于分布式团队尤其有用。版本控制功能确保对共享文献综述或带注释的书目的编辑进行记录并可逆。例如，协作开展气候建模项目的开发人员可以使用该工具将综述的各个部分分配给团队成员、合并贡献，并以 LaTeX 或 Markdown 格式导出最终文档。通过自动化重复性任务和集中工作流程，DeepResearch 减少了管理开销，使研究人员能够分配更多时间用于假设检验、实验和写作。