如果 DeepResearch 的最大研究时间（例如 30 分钟）不足以处理复杂的查询，系统将优先返回在时间限制内收集到的最相关信息。 这意味着输出将包括在初始研究阶段中识别的关键发现或部分结果，即使更深入的探索不完整。 系统也可能会标记响应受到时间限制，向用户发出信号，表明进一步调查可以改进答案。 开发人员应该预期一种权衡：简单查询的响应速度更快，而高度复杂查询的结果则不太全面。
例如，假设有一个查询要求对三个分布式数据库系统在特定极端情况工作负载下的详细性能比较。 如果达到时间限制，DeepResearch 可能会返回两个数据库的基准数据，并由于花费时间解析技术文档或编译指标而省略第三个数据库。 同样，一个用于排除多层网络故障的查询可能会产生初始诊断步骤（例如，检查延迟或数据包丢失），但缺乏对特定于协议的异常的更深入分析。 在这种情况下，系统的输出可以作为一个起点，让开发人员手动扩展研究或调整参数以进行更窄范围的后续查询。
为了缓解此限制，开发人员可以通过将查询分解为更小、更集中的子问题来优化查询。 例如，与其问“如何为实时数据处理设计可扩展的云架构？”，不如将其分解为几个阶段：“哪些消息代理可以处理 100 万以上的事件/秒？”，然后是“哪些数据库分片策略与 Kafka 集成？”。 这允许 DeepResearch 在时间限制内处理每个组件。 或者，配置系统以优先考虑关键子主题（例如，“优先考虑延迟，然后是吞吐量”）可以提高结果的相关性。 虽然时间限制仍然存在，但策略性地构建查询可确保首先显示最具可操作性的见解。