DeepResearch 除了纯文本查询之外，还接受多种结构化输入格式，旨在帮助开发者将工具集成到各种工作流中。系统可以处理 Markdown 或项目列表格式的大纲，带有占位符或注释的部分草稿，以及 JSON 或 YAML 等结构化数据。例如，用户可以提交包含 ## Introduction、### Key Findings 和 ### Next Steps 等标题的 Markdown 大纲，DeepResearch 将为每个部分生成详细内容。类似地，JSON 输入可以定义参数，例如 {"topic": "machine learning", "subtopics": ["neural networks", "training data"]}，允许工具围绕特定主题组织研究。这些格式使用户能够预先定义范围和层级结构，从而指导工具的输出。
开发者还可以提交包含不完整部分、代码片段或内联注释的部分草稿。例如，草稿可能包含一个带有 # TODO: optimize this loop 注释的 Python 函数，促使 DeepResearch 提出算法改进或替代库的建议。类似地，带有 [Insert API example here] 等占位符文本的技术文档可以触发工具生成代码示例或 API 文档。这对于迭代工作流非常有用，用户希望完善现有内容而不是从头开始。部分草稿通常包含混合格式——例如穿插表格的文本、SVG 标记的图表或 LaTeX 格式的数学方程式——DeepResearch 会解析这些格式以保持上下文和连贯性。
对于技术用户，DeepResearch 支持特定领域的格式，如 CSV/TSV 数据表、API 请求模板或版本控制差异。包含实验结果的 CSV 文件可以被分析以生成统计摘要或可视化。API 模板（例如，缺少请求头的 cURL 命令）可能会促使工具建议身份验证方法或错误处理逻辑。即使是 Git 差异也可以作为输入：提交代码更改片段可以触发对潜在错误或性能问题的审查。这些格式允许开发者将 DeepResearch 集成到 CI/CD 流水线、数据分析脚本或文档生成器中，使其适用于无需手动文本转换的专业用例。