DeepResearch 可以通过集中研究工作流程、实现实时协调和自动化重复性任务来增强团队协作。它提供共享环境，开发人员可以在统一的工作区中访问数据集、代码和实验。例如，从事机器学习项目的团队可以使用 DeepResearch 来版本控制模型、跟踪超参数更改和记录结果，从而确保每个人都使用最新的迭代版本。协作笔记本（例如，Jupyter 集成）等功能允许多个用户同时编辑代码或可视化数据，从而减少数据科学家和工程师之间的信息孤岛。这种设置最大限度地减少了冗余工作，并确保跨角色的一致性。
一个实际的例子是使用 DeepResearch 进行分布式实验。团队可以为数据预处理或模型训练等任务定义可重用的管道，成员可以在不重写代码的情况下使用不同的配置执行这些管道。例如，一个开发人员可能会测试神经网络架构，而另一个开发人员可能会优化特征工程，两者都将结果记录到共享的仪表板中。管道故障或性能阈值的自动通知可以使团队随时了解情况。与 GitLab 或 Slack 等工具的集成允许更新以触发 CI/CD 工作流程或将摘要发布到团队频道，从而简化沟通。
为了最大限度地提高效率，团队应建立明确的协议。例如，使用标签对实验进行分类（例如，“nlp-bert-v1”）有助于避免命名冲突。基于角色的访问权限可确保敏感数据或生产模型只能由授权成员修改。团队还应定期安排对共享仪表板的审查，以统一进度并找出瓶颈。培训成员使用 DeepResearch 的 API 进行批量操作（如导出实验元数据或生成报告）可以节省时间。通过将结构化的工作流程与该工具的自动化相结合，团队可以减少摩擦，并专注于高影响力的研究。