DeepResearch 通过结合并行处理、优先数据收集和迭代改进来平衡速度和彻底性。 该系统旨在同时处理多个数据流，并在关键阶段应用质量检查。 例如，在收集信息时，它可能会将任务分为两个轨道：快速扫描高可信度来源（例如 API 或经过验证的数据库）和更深入地抓取非结构化数据（例如论坛或原始文本）。 这种方法确保快速获得初步结果，同时继续在后台收集更全面的数据。 开发人员可以将其视为一个分布式管道，其中轻量级工作进程处理时间敏感型查询，而较重的分析异步运行。
为了在不牺牲速度的情况下保持彻底性，DeepResearch 使用分层验证。 来自快速通道流程的初始结果会根据源可靠性和交叉引用标记置信度分数。 例如，如果从研究论文中提取统计事实，系统可能会在接受之前快速将其与预索引数据集进行验证。 同时，较慢的后台任务执行更深入的检查，例如协调冲突的数据点或运行统计分析。 这种分层方法允许开发人员快速显示初步结果，同时仍标记潜在的错误以供稍后审查。 该系统还采用缓存来存储频繁访问的数据，减少冗余计算，同时确保定期重新验证过时的信息。
最后，这种平衡是通过可配置的阈值实现的。 开发人员可以根据用例调整超时限制或最低源要求等参数。 对于有关热门话题的时间敏感型查询，系统可能会在 500 毫秒内从三个高质量来源返回结果。 对于技术研究请求，它可以将超时时间延长至 5 秒，以从 20 多个专用数据库收集数据。 该架构使用断路器来防止无休止的搜索——如果某个数据源没有响应，系统会跳过它并通过更高地加权替代源来补偿。 这种灵活性使团队可以根据任务确定速度或深度优先，而底层基础设施则保持准确性的基准标准。