当查询需要处理大量数据、遇到意外的复杂性或面临系统限制时，DeepResearch 可能会“超时”或无法完成其任务。 当工具的预定义执行时间或资源阈值被超出时，通常会发生超时。例如，分析大型代码库中的依赖关系或解析来自多个来源的非结构化数据可能会耗尽计算资源，从而导致不完整的结果。同样，网络延迟、服务器过载或 API 速率限制（如果 DeepResearch 依赖于外部服务）可能会中断该过程。 开发人员应该认识到，超时是防止无限循环或过度消耗资源的保障措施，尤其是在处理模糊或开放式请求时。
一个常见的例子是，当用户请求交叉引用来自多个 API 或具有不同响应时间的数据库的数据时。 如果一个服务滞后，DeepResearch 可能不会无限期地等待，而是终止该过程。 同样，复杂的自然语言查询（例如识别数十年研究论文中的细微模式）可能需要比分配的更多处理时间。 基础设施限制（例如云环境中有限的内存或 CPU 分配）也可能导致提前终止。 例如，为大型微服务架构生成详细的依赖关系图可能会耗尽可用内存，从而导致该工具停止运行。 这些例子突出了资源密集型任务或不可预测的外部依赖关系如何触发超时。
如果发生超时，开发人员应首先简化查询或缩小其范围。 例如，不要一次分析整个代码库，而是将其分解为更小的模块。 调整超时持续时间或内存限制等参数（如果可配置）可能会有所帮助，但这取决于工具的设计。 如果问题源于外部服务，则在延迟后重试请求或实施错误处理逻辑（例如，指数退避）可以解决临时故障。 记录确切的错误消息和上下文对于调试至关重要 - 检查超时是否与特定步骤（如数据库连接或 API 调用）同时发生。 如果问题仍然存在，请查阅 DeepResearch 的文档以获取优化方案，例如预过滤数据或使用缓存。 对于重复出现的问题，请考虑联系该工具的支持团队，提供可重现的示例，以解决系统性限制。