是的，可以获取中间更新或监控像 DeepResearch 这样的系统在其研究过程中的进度，但这完全取决于系统的设计方式以及它公开的接口。例如，如果 DeepResearch 采用模块化架构构建，它可以提供 hooks 或 API，允许开发人员查询其当前状态、记录中间结果或流式传输部分输出。许多机器学习管道或数据处理工具已经包含进度条、状态端点或实时日志记录等功能，以跟踪模型训练、数据摄取或分析步骤等任务。但是，如果没有对这些功能的明确支持，该过程可能仍然是不透明的。
为了实现中间更新，开发人员可以使用事件驱动的消息传递或 RESTful API 等技术。例如，长时间运行的研究任务可能会定期将其当前状态（例如，“30% 已完成，正在分析数据集 X”）写入数据库或消息队列（如 RabbitMQ 或 Kafka）。然后，前端服务可以通过 API 端点获取此数据，或通过 WebSocket 订阅通知。在机器学习工作流程中，TensorFlow 或 PyTorch 等框架通常使用回调来发出模型训练期间的指标（例如，每个 epoch 的训练损失），这些指标可以捕获并传递到监控仪表板。同样，自定义研究工具可能会将其步骤记录到文件或云存储（例如，AWS S3），允许外部系统解析和显示更新。
但是，存在一些限制。某些过程，尤其是涉及专有算法或敏感数据的过程，可能会出于安全或知识产权原因而故意避免公开中间细节。此外，频繁的状态更新可能会引入开销，从而减慢研究过程本身。开发人员需要平衡粒度和性能——例如，批量更新或使用异步通信。如果 DeepResearch 本身不支持监控，则需要手动对其进行检测，方法是添加日志语句、与 Prometheus 等可观察性工具集成，或者将其逻辑包装在发布进度的脚本中。总而言之，虽然可行，但中间更新需要深思熟虑的设计选择以及透明度、性能和复杂性之间的权衡。