DeepResearch 通过一个平衡的、迭代的过程来管理新页面的探索和信息的整合。当系统检测到现有数据存在空白或用户查询需要新的信息时，系统会优先考虑探索。例如，如果用户请求一份关于人工智能监管等快速变化主题的报告，DeepResearch 首先使用有针对性的网络爬虫扫描可信来源（政府网站、学术期刊）。这些爬虫遵循预定义的规则以避免不相关的内容，重点关注查询中指定的域和关键词。但是，系统还会分配一部分资源来发现可能包含关键见解的新域或鲜为人知的来源，并使用反向链接质量或语义相关性等指标对其进行优先级排序。这确保了对已建立和新兴观点的覆盖。
一旦收集到初始数据，DeepResearch 就会转向整合。它使用自然语言处理 (NLP) 管道来提取关键实体、关系和主题。例如，在编制关于可再生能源趋势的报告时，系统可能会按太阳能电池板效率或政策激励等子主题对文档进行聚类，然后将研究结果与现有数据库进行交叉引用，以消除矛盾。冗余检查会过滤重复信息，而置信度评分（基于来源可靠性和数据一致性）会根据可信度对事实进行排名。此阶段还包括将数据构建到模板中（例如，技术基准的比较表或法规更新的时间表），以使输出具有可操作性。开发人员可以通过 API 自定义这些模板，以适应特定的使用案例。
探索和整合之间的权衡会使用反馈循环进行动态调整。如果系统检测到整合数据的置信度较低（例如，来自多个来源的冲突统计数据），则会触发额外的探索以填补空白。相反，当探索产生递减的回报（例如，跨页面重复内容）时，整合优先。例如，在网络安全威胁分析中，DeepResearch 最初可能会广泛地抓取论坛和漏洞数据库，但一旦它识别出重复出现的漏洞模式，就会切换到更深入的分析。开发人员可以通过爬取深度限制、置信度阈值或每个阶段的时间预算等参数来微调这种平衡，从而确保系统适应需要优先考虑速度、准确性或全面性的场景。