DeepResearch 为开发者和技术专业人员提供工具和结构化数据，以便在尽职调查期间有效地评估公司或技术的技术可行性、竞争地位和潜在风险。 它的价值在于将难以访问的技术信息（例如代码库质量、专利申请或基础设施依赖项）聚合和组织成可操作的见解。 例如，如果评估一家声称使用 AI 进行医学影像处理的初创公司，DeepResearch 可能会显示团队的开源贡献、他们的算法在同行评审研究中的历史表现，或可能影响可扩展性的第三方 API 依赖项等详细信息。 这有助于用户避免盲点并做出数据驱动的决策。
一个关键优势是能够大规模分析技术趋势和依赖关系。 开发者经常需要评估公司的技术堆栈是否可持续或容易过时。 DeepResearch 可能会强调公司的云架构依赖于已弃用的库，或者他们的机器学习模型是建立在社区支持日益减少的框架之上。 例如，如果评估一个区块链项目，该平台可以标记出他们 80% 的智能合约是从一个没有最近更新的 GitHub 仓库中 Fork 出来的，这表明存在维护风险。 这种粒度允许技术审查人员在利益相关者访谈期间优先考虑关于长期可维护性的问题。
最后，DeepResearch 降低了围绕知识产权 (IP) 和法规遵从性的不确定性——这是收购或合作中的关键因素。 它可以将公司声称的专利与实际代码实现进行交叉引用以验证一致性，或者识别其存储库中的开源许可，这些许可可能会迫使专有代码进入公共领域。 例如，尽职调查团队可能会发现一家机器人公司的核心导航系统使用 GPL 许可的代码，要求任何衍生作品都必须开源——这对于打算保持技术私有的买家来说是一个破坏交易的因素。 通过自动化这些检查，该平台帮助开发者专注于高价值分析而不是手动工作。