DeepResearch 是一种用于收集和分析数据的自动化工具，但在上下文、细微差别或特定领域专业知识至关重要的场景下，它可能不是最佳选择。例如，在处理高度专业化或无文档的系统时，手动研究通常成为填补自动化工具无法解决的空白的必要手段。DeepResearch 等自动化系统依赖于结构化的数据模式、预定义的数据源或公开可用的信息，这可能会遗漏特定技术领域中的关键细节。例如，开发人员排除一个没有公共文档的定制专有系统故障时，需要手动检查代码库、试验配置或查阅内部团队知识——这些步骤是自动化工具无法复制的。同样，涉及遗留系统或不常见编程语言的研究可能缺乏足够的数据供 DeepResearch 生成有用的见解，从而使手动调查成为唯一可行的途径。
手动研究更可取的另一种场景是处理模棱两可或相互冲突的信息时。自动化工具通常优先考虑速度和数量而非准确性，这可能导致在复杂的决策环境中出现疏忽。例如，如果开发人员正在评估项目所需的两个开源库，DeepResearch 可能会显示流行度指标或基本的兼容性检查，但会遗漏长期维护风险或社区信任等关键因素。手动方法，例如阅读 GitHub 问题、测试边缘情况或与维护者沟通，能提供更深入的见解。同样，调试罕见的运行时错误可能需要手动追踪代码执行、查看日志或模拟环境，这些任务需要人类的直觉和适应性。自动化工具可能会根据历史数据标记潜在原因，但它们无法复制手动故障排除的迭代、假设驱动过程。
最后，道德或隐私敏感的场景通常需要手动研究。DeepResearch 可能会无意中访问或处理受限数据，从而违反合规规定或泄露敏感信息。例如，开发人员处理医疗保健应用程序时可能需要研究 HIPAA 法规的合规性。虽然自动化工具可以总结通用指南，但手动审查法律文件、咨询法律专家以及审计数据处理实践对于确保遵守至关重要。同样，在涉及用户数据匿名化或加密的项目中，手动验证实现细节比依赖自动化摘要更安全，后者可能会忽略细微的漏洞。在这些情况下，人类的判断和精确性是无可替代的，这使得手动研究成为负责任的选择。