开发者可以通过整合 DeepResearch 的数据处理和分析能力，将其作为构建专门研究助手或数据驱动型应用程序的基础工具来利用。DeepResearch 提供对结构化数据集的访问、用于查询学术论文的 API 以及用于分析大量文本趋势的工具。例如，开发者可以创建一个应用程序，通过使用 DeepResearch 的自然语言处理 (NLP) 功能提取关键发现，从而自动总结特定领域的最新科学论文。这将帮助研究人员保持更新，而无需手动筛选数百篇文章。该平台交叉引用来自多个来源的数据的能力还允许构建用于验证假设或识别现有文献中空白的工具。
另一个实际用例涉及自动化文献综述或荟萃分析。开发者可以设计一个研究助手，扫描 DeepResearch 中的数据集，以汇编支持或反对特定主张的证据。例如，一种医学研究工具可以分析临床试验数据以识别治疗功效的模式，并标记具有冲突结果的研究。通过将 DeepResearch 的搜索功能与自定义过滤器（例如，发布日期、研究规模）相结合，开发者可以创建优先考虑高质量、最新研究的应用程序。这减少了手动数据收集所花费的时间，并提高了从聚合数据中得出的结论的准确性。
最后，开发者可以使用 DeepResearch 构建针对法律、金融或工程等行业的特定领域的助手。例如，一种法律研究工具可以交叉引用存储在 DeepResearch 中的案例法和法规，为律师提供先例示例或监管更新。同样，金融分析应用程序可能会使用该平台的历史市场数据和学术经济模型来预测趋势。通过将 DeepResearch 的 API 集成到现有工作流程中，开发者无需重建整个数据管道即可增加价值。关键是识别领域中的利基问题（例如合规性检查或技术文档分析），并使用 DeepResearch 的结构化数据和搜索工具来有效地解决这些问题。