要确定 DeepResearch 何时完成其工作并准备好分享发现，您需要监控特定的完成信号和输出标准。通常，系统会通过日志、API 响应或工作流程中的预定义标记提供明确的状态更新。例如，如果 DeepResearch 配置为运行一系列数据分析任务，一旦所有阶段（数据收集、处理和验证）完成且没有错误，它可能会发出“已完成”状态代码。开发人员可以以编程方式检查此状态或订阅通知（例如 Webhook 或消息队列）以触发完成后的操作，例如生成报告或通知利益相关者。此外，出现在指定存储位置的输出文件（例如，JSON、CSV 或 PDF 格式的结果）通常可以清楚地表明该过程已完成。
另一种验证完成情况的方法是查看系统指标或内部校验和。例如，如果 DeepResearch 的任务是训练机器学习模型，它可以记录随时间变化的验证准确率或损失值。当这些指标稳定时（例如，损失在多个 epoch 内停止改善），系统可能会将研究阶段标记为完成。同样，输出文件的校验和或哈希值可以确认数据处理已完成，并且预计不会进行进一步修改。开发人员可以使用解析日志或比较文件状态的脚本来自动检查这些指标。对于批处理过程，输出目录中带时间戳的“done”文件是一种常见的模式，用于指示所有结果都已写入并可以使用。
最后，人工验证步骤通常补充自动化信号。例如，DeepResearch 可能需要手动审查步骤，团队成员需要在最终确定输出之前确认结果与项目目标一致。这可能涉及显示完成进度的仪表板界面（例如，“已处理 100% 的任务”）或发送到 Slack 等协作工具的通知。如果研究涉及迭代步骤（例如，A/B 测试多种算法），系统可能会等待用户通过 API 调用或 UI 交互明确批准，然后才将该过程标记为完成。通过结合自动化状态检查、基于文件的指示器和可选的人工监督，开发人员可以可靠地确定 DeepResearch 何时准备好交付结果。