当描述 DeepResearch 在查询上自主运行 5 到 30 分钟时，这意味着系统在该时间范围内独立处理和分析输入，无需人工干预。 与在几秒钟内返回结果的更简单工具不同，此持续时间反映了它处理的任务的复杂性，例如聚合来自多个来源的数据、运行模拟或迭代潜在的解决方案。 该系统使用旨在深入探索问题的算法，通常在彻底性和效率之间取得平衡，以保持在最长时间限制内。 这种方法适用于快速、表面级别的答案不足，需要更深入调查的场景。
例如，考虑一个要求分析软件项目安全漏洞的查询。 DeepResearch 可能会首先扫描代码存储库，然后交叉引用外部数据库中已知的漏洞，最后模拟攻击场景以识别弱点。 每个步骤可能涉及解析大型数据集、应用基于规则的检查或使用机器学习模型来预测风险。 5-30 分钟的窗口允许系统优先考虑准确性 - 运行详尽的检查 - 同时避免无限期的处理。 开发人员可能会在批处理系统或分布式计算框架中遇到类似的行为，在这些框架中，任务被分成子任务并并行处理以满足时间限制。
从技术角度来看，这种自主性需要仔细的资源管理。 系统必须有效地分配计算能力、内存和网络带宽，以避免瓶颈。 例如，如果查询涉及自然语言处理和数据分析，系统可能会为每个子任务分配线程并监控进度，以确保在时间限制内完成。 集成此类系统的开发人员需要设计异步工作流程，以便用户在等待时接收更新或部分结果。 这种方法与实时系统形成对比，但更适合于复杂问题，在这种复杂问题中，分析的深度超过了对即时响应的需求。