DeepResearch 可能因技术限制、访问限制或数据格式问题而难以访问某些内容或提供不完整的结果。这些问题通常源于内容的托管、保护或结构方式，这些方式可能会阻止或限制自动化工具检索完整信息。让我们将原因分解为三个主要类别。
首先，防火墙、身份验证要求或反抓取机制等技术障碍可能会阻止访问。例如，网站可能会采用 CAPTCHA、速率限制或 IP 封锁来阻止机器人。如果 DeepResearch 被识别为机器人，它可能会被拒绝访问或被限流，从而导致数据不完整。同样，需要凭据才能访问的内容（例如，基于订阅的新闻网站或私人论坛）是 DeepResearch 可能无法获得的。即使提供了凭据，会话管理或多因素身份验证也可能使自动化访问变得复杂。例如，尝试抓取付费学术期刊的研究工具可能只能检索摘要，除非它被配置为处理身份验证流程。
其次，数据格式或渲染问题可能会阻碍完整的内容提取。现代网站通常依赖 JavaScript 来动态加载内容，这可能会被静态抓取器或爬虫遗漏。如果 DeepResearch 不执行 JavaScript（像无头浏览器那样），它可能只能捕获初始 HTML，而遗漏动态加载的数据。例如，使用 React 渲染产品详情的电子商务网站对基本抓取器来说可能看起来是空的。同样，嵌入在非文本格式（例如，图像、PDF 或视频）中的内容需要额外的处理。如果 DeepResearch 缺乏图像的光学字符识别（OCR）或 PDF 解析能力，它可能会跳过这些内容。分析社交媒体的研究工具如果没有这些功能，可能会遗漏隐藏在图像描述或视频脚本中的数据。
第三，法律或政策限制可能会限制访问。网站可能会强制执行禁止自动化抓取的服务条款，或者 robots.txt 文件可能会阻止某些路径。DeepResearch 可能会有意避开受限内容，以遵守 GDPR 或版权规则等法律。例如，列出用户生成内容的网站可能会通过 robots.txt 阻止爬虫以保护隐私，从而在结果中留下空白。同样，DeepResearch 使用的 API 可能会强制执行速率限制或过滤响应。如果第三方 API 返回截断的数据（例如，搜索 API 每次查询只显示 10 条结果），该工具需要多次请求才能收集完整数据——如果 API 限制使用，此过程可能会失败。开发者必须在道德准则和技术变通方法之间取得平衡，以确保合规性，同时最大限度地提高数据检索效率。
