DeepResearch 通过结合多步骤处理、结构化数据聚合和可自定义的输出格式来生成全面的报告。该系统不是停留在单一答案上，而是将复杂的查询分解为子任务，从多个来源收集和交叉引用数据，并将结果组织成连贯的叙述。这种方法类似于开发人员构建管道的方式：首先提取原始数据，然后通过验证和分析对其进行转换，最后将其加载到根据用户需求量身定制的结构化格式中。
这个过程始于查询分解。当用户提交请求时，系统会识别关键组件（例如，技术概念、时间范围或比较标准），并使用专门的模块来处理每个部分。例如，关于“机器学习部署挑战”的查询可能会触发对可扩展性问题、工具限制和团队技能差距的单独搜索。然后，这些模块从 API、数据库和索引的研究论文中提取数据，并使用预定义的可靠性指标过滤掉低质量的来源。有冲突的信息通过加权投票来解决——例如，除非最近性是用户指定的因素，否则优先考虑同行评审的研究而不是论坛讨论。
最后，系统使用模板和规则集来合成结果，这些模板和规则集决定了报告的结构。技术受众可能会收到诸如“架构权衡”或“性能基准”之类的部分，其中包含从原始数据生成的代码片段或图表。开发人员可以通过调整深度（例如，包括 Kubernetes 的实现细节与高级云策略）或附加诸如数据集样本之类的补充材料来自定义输出。这种模块化设计允许 DeepResearch 从简短的摘要扩展到 50 页的技术文档，而无需重写核心逻辑，类似于 CI/CD 管道如何自动化测试和部署阶段。