DeepResearch 通过分阶段的方法平衡广度和深度，该方法优先考虑初步的广泛探索，然后进行有针对性的深入研究。 该过程首先广泛扫描可用资源，以识别关键主题、趋势和高影响力的来源。 例如，在研究一种新的机器学习框架时，该团队可能会首先汇总文档、论坛、学术论文和竞争对手的工具，以绘制出该领域的概况。 此阶段使用自动化工具（如网络抓取工具或基于 API 的数据收集）来有效地收集大量数据。 目的是避免过早地关注狭窄的细节，同时建立上下文基础。
一旦完成广泛扫描，DeepResearch 将通过过滤和优先排序来源来转移到深度研究。 可信度（例如，同行评审的论文与博客文章）、与项目目标的相关性以及引用频率等标准有助于确定哪些主题值得更深入的分析。 例如，如果初始扫描显示多个可信来源都提到了特定的优化技术，则该团队可能会分析其实现细节、性能基准和边缘情况。 为了保持效率，他们通常使用 Python 脚本等工具进行数据解析，或使用可视化库（Matplotlib、Plotly）来突出显示聚合数据中的模式，从而确保仅将深度应用于高价值领域。
通过迭代检查动态地保持平衡。 如果深入研究发现意外的复杂性或差距，团队可能会再次扩大广度以探索相关主题。 相反，如果初始扫描显示某些区域存在冗余（例如，十个几乎相同的关于基本功能的教程），团队会尽早缩小范围。 例如，在研究云安全实践时，团队可能会从一般最佳实践开始，但如果初始数据显示某个特定漏洞文档不足，则会转向关注该漏洞。 这种灵活性，加上明确的来源优先级排序标准，使 DeepResearch 能够适应每个项目的独特需求，而不会牺牲彻底性或效率。