DeepResearch 通过自动化流程的关键步骤并利用计算能力进行扩展，来模仿人类的深入研究。与人类研究员一样，它可以识别相关来源、提取信息并综合研究结果。 例如，在分析某个主题时，它可以扫描数千篇学术论文、新闻文章或技术文档，类似于人类手动搜索 PubMed 或 arXiv 等数据库的方式。 它使用自然语言处理 (NLP) 来解析文本、识别关键概念并总结内容——模仿研究人员阅读和提炼信息的能力。 此外，它应用模式识别（例如，对相关研究进行聚类或检测随时间变化的趋势），就像人类组织笔记或创建时间表一样。 这使得它能够发现不同来源之间的联系，例如将材料科学的突破与半导体设计的潜在应用联系起来。
然而，DeepResearch 在关键方面有所不同。人类带来算法所缺乏的上下文直觉和适应性。 例如，研究人员可能会根据一篇有缺陷但有影响力的论文的历史影响来优先考虑它，而如果该论文的数据已过时，DeepResearch 可能会忽略这种细微差别。 人类也会动态调整他们的方法——如果最初的发现与假设相矛盾，他们可能会修改假设或探索相关的切线问题。 DeepResearch 通常遵循预定义的流程，除非明确编程为迭代。 另一个关键区别是偏差处理：虽然人类有主观偏差，但 DeepResearch 继承了其训练数据或设计的偏差。 例如，在主要基于英语来源进行训练的模型可能会低估以其他语言发表的研究，这与可以主动寻求不同视角的人类不同。
技术限制进一步将两者分开。 DeepResearch 擅长大规模处理结构化或半结构化数据，但在处理歧义时表现不佳。 例如，在分析公众情绪时，它可能会误解社交媒体帖子中的讽刺意味，而人类会识别语气。 相反，它可以分析太大而无法手动审查的数据集，例如解析数百万个 GitHub 提交以识别编码趋势。 开发人员还应考虑透明度：人类研究人员可以逐步解释他们的推理，但 DeepResearch 的输出（尤其是来自神经网络的输出）可能缺乏清晰的审计跟踪。 诸如注意力图或显着性分析之类的工具可以缓解这种情况，但并不完美。 最终，DeepResearch 是一种通过处理重复性任务来增强而非取代人类研究的工具，使开发人员能够专注于更高级别的分析和验证。