要对 DeepResearch 失败或返回错误进行故障排除，首先分析错误消息和输入参数。大多数错误源于无效输入、配置错误的设置或资源限制。例如，如果该工具期望特定的数据格式（例如，带有必需字段（如 query 或 date_range）的 JSON）并收到格式错误的输入，则可能会抛出验证错误。检查 API 文档或配置文件，以确保所有参数都符合要求。此外，查看 DeepResearch 提供的日志或错误详细信息，这些信息通常包括代码（例如，HTTP 400 表示错误的请求）或“缺少必需字段”之类的描述，以查明问题。如果无法访问日志，请逐步测试输入以隔离问题。例如，如果使用复杂查询时报告失败，请简化查询以查看问题是否仍然存在。
接下来，验证系统依赖项和资源可用性。 DeepResearch 可能依赖于外部服务、数据库或库。一个常见的问题是连接失败——例如，由于网络限制或身份验证问题，该工具无法访问所需的 API 端点。通过 ping 服务或使用 curl 等工具确认连接来测试网络访问。资源限制（例如，内存或处理能力不足）也可能导致失败。如果 DeepResearch 处理大型数据集，请在执行期间检查系统指标（例如，CPU 使用率、内存消耗）。例如，如果系统在处理 10GB 数据集时耗尽内存，则可能会发生超时错误。缩小输入大小或优化查询（例如，在处理之前过滤数据）可以解决此问题。如果依赖项已过期，请确保将库或 API 更新到兼容的版本——数据解析库中的版本不匹配可能会破坏报告生成。
最后，如果问题仍然无法解决，请在受控环境中复制该问题。创建一个最小的可重现示例（例如，具有精确输入和配置的脚本）以排除环境因素。例如，如果报告在本地有效但在服务器上失败，请比较软件版本、操作系统差异或文件权限。如果可用，请在 DeepResearch 中启用调试模式以捕获精细的日志。如果该工具是开源的，请查看代码库中与您的用例相关的已知问题。例如，GitHub 存储库可能包含导致崩溃的特定查询类型的未解决问题。如果未找到解决方案，请向开发团队提供详细的上下文：错误日志、输入样本、环境详细信息（操作系统、运行时版本）以及重现步骤。这会加快他们诊断和修复问题的能力。例如，共享触发“数据库连接池已耗尽”错误的代码段可以帮助他们识别资源泄漏或缩放限制。