要解决 DeepResearch 过早停止并返回简短答案而不是详细报告的问题，首先要验证配置和资源限制。许多工具，包括面向研究的系统，都具有内置的超时或计算阈值，以防止过度消耗资源。检查 DeepResearch 是否配置了最大运行时或处理步骤数量上限。例如，如果该工具设置为在处理 10 个数据源后终止，但需要 20 个才能生成全面的报告，则调整此限制将有所帮助。同样，确保内存或 CPU 约束不会强制提前退出——在执行期间监控系统资源以识别瓶颈。
接下来，审查确定该工具何时认为任务“完成”的逻辑。 DeepResearch 可能会依赖内部置信度阈值或提前停止机制来节省时间。如果系统在认为它有“足够好”的答案时停止，您可以调整这些阈值以优先考虑深度而不是速度。例如，如果该工具一旦对结果达到 90% 的置信度就停止分析数据，则将其降低到 80% 可能会促使其探索更多来源。此外，验证输入数据质量——如果该工具在过程的早期遇到不完整或不一致的数据，它可能会截断报告。在分析之前添加预处理步骤来清理或验证输入可以缓解此问题。
最后，检查错误处理和日志记录。 静默失败（例如数据检索或处理步骤中未处理的异常）会导致该工具在未完成其任务的情况下退出。 实施详细的日志记录以捕获进程意外停止的位置。 例如，如果对研究数据库的 API 调用失败，则该工具可能会跳过剩余步骤，除非明确指示重试或继续。 为外部依赖项添加重试逻辑并验证每个阶段的中间输出可确保稳健性。 如果问题仍然存在，请查阅文档或社区论坛，了解与您的 DeepResearch 版本中过早终止相关的已知错误或更新。 在受控环境中测试这些调整将有助于隔离根本原因。