DeepResearch 通过使用一种混合方法来平衡广泛探索和深入分析，该方法根据问题的范围、数据复杂性和所需的置信度进行调整。最初，它通常会广泛撒网以收集各种来源，确保不会错过关键模式或异常值。例如，当处理一个新主题（例如优化数据库查询）时，它可能会扫描数百篇文章、GitHub 仓库和文档，以识别常用技术（例如，索引、查询缓存）。这种广度有助于建立基础理解。然而，一旦出现关键主题，系统就会优先考虑深度——例如深入研究特定的基准或学术论文，以验证哪些方法在高负载条件下效果最佳。选择取决于时间限制、数据可靠性以及目标是发现（广泛）还是验证（深入）等因素。
开发人员可以通过调整控制探索深度和广度的参数来影响此策略。例如，配置处理的初始源的数量（例如，限制为前 50 个搜索结果与扫描 500 个）或设置何时停止探索的置信度阈值。诸如关键字过滤器或特定于领域的权重（例如，优先考虑 Stack Overflow 线程而不是个人博客）之类的工具可以改变平衡。在一个案例中，一个团队通过训练系统优先深入分析来自他们自己的基础设施的日志，然后再扩展到社区论坛（如果问题未解决）来减少错误诊断中的误报。API 或可配置算法（例如，奖励效率的强化学习策略）允许用户定制平衡——例如强调原型设计的速度或生产级别决策的严谨性。
实际实施涉及权衡。过度强调广度会带来表面层次的见解；过度致力于深度可能会错过更广泛的趋势。一种平衡的方法可能涉及使用聚类（例如，使用 NLP 按主题对研究论文进行分组）来识别高价值区域，然后进行手动深入研究的初始自动扫描。例如，在评估机器学习框架时，DeepResearch 可以首先从 100 多个来源对性能指标、易用性和社区支持进行分类，然后深入分析前三个框架的源代码和压力测试。开发人员可以通过设置明确的成功标准（例如，“找到所有性能提升 >10% 的 SQL 优化”）并使用迭代反馈（例如，在初始分析后使用改进的关键字重新运行搜索）来优化此过程。这种灵活性使系统能够适应探索性研发和有针对性的问题解决。