为确保 DeepResearch 保持专注，用户应实施三个核心策略：定义明确的目标、使用迭代验证以及应用带有反馈回路的约束。每种方法都有助于通过减少歧义、尽早测试假设和限制范围蔓延来保持方向。这些方法对于构建需要灵活性和精确性的研究管道的开发人员特别有用。
首先，预先确定精确的研究参数。在开始之前，明确说明确切的问题、数据来源和成功指标。例如，如果研究可再生能源趋势，请明确定义重点是太阳能电池板效率、成本趋势还是区域采用率。使用过滤器排除不相关的数据类型——例如，在以太阳能为重点的研究中省略风力涡轮机数据。开发人员可以使用 API 参数或数据库查询以编程方式强制执行这些边界，从而将输入限制为预定义的类别。这可以防止系统将资源转移到不相关的切线，例如不相关的储能技术。
其次，实施迭代验证检查点。将研究过程分解为多个阶段，并在每个阶段验证输出。例如，在收集初始数据后，运行自动检查以标记离题内容——例如检测目标域之外的关键字或使用统计异常值来识别异常。开发人员可以集成自定义分类器或正则表达式模式等工具来监控输出相关性。如果研究医疗保健 AI 伦理，检查点可以验证来源是否讨论隐私问题，而不是一般的 AI 进步。及早纠正可以减少浪费的计算，并使过程与目标保持一致。
第三，应用时间限制、来源限制和反馈回路等约束。设置诸如“仅分析 2018-2023 年的同行评审研究”或“优先考虑来自传感器读数的数据，而不是模拟”之类的边界。开发人员可以使用加权评分系统来动态地对来源相关性进行排序。例如，气候模型研究可能会为具有温度测量的数据集分配更高的权重，而为不相关的社会经济因素分配较低的权重。此外，整合用户反馈：如果 DeepResearch 开始探索不相关的子主题，请让用户标记它们以重新训练模型或调整过滤器。这会创建一个闭环系统，工具会根据实际使用情况进行调整以保持专注。