DeepResearch 完成查询所需的时间可能比预期长，这主要有三个因素：任务的计算复杂度、基础设施限制或意外的数据依赖性。首先，查询本身可能涉及处理大型数据集、复杂算法或随输入大小扩展性差的迭代操作。例如，分析包含数百万个节点的图数据库中关系的查询可能需要分多个步骤遍历连接，从而呈指数级增加运行时间。同样，作为查询一部分训练机器学习模型可能涉及跨数百次迭代调整超参数，这会增加大量开销。如果系统未针对并行处理进行优化或缺乏有效的缓存，这些操作可能会成为瓶颈。
其次，基础设施的限制通常会起作用。如果 DeepResearch 依赖于分布式系统，节点之间的网络延迟或服务器之间的不平衡工作负载可能会延迟结果。例如，需要来自多个地理位置分散的数据库的数据的查询可能会受到同步延迟的影响。资源争用，例如有限的 CPU 核心或内存，也可能迫使系统限制操作。一个实际的例子是自然语言处理查询解析大型文本语料库：如果可用 RAM 不足，系统可能会求助于速度较慢的基于磁盘的处理。此外，第三方 API 依赖项（例如，外部数据源或预训练模型）如果这些服务速度慢或受到速率限制，可能会引入不可预测的延迟。
最后，特定于数据的问题可能会导致延迟。查询可能会遇到非结构化或格式不正确的数据，迫使 DeepResearch 花费额外的时间来清理或转换数据。例如，聚合来自不一致的 CSV 文件的销售数据的查询可能需要解析不同的日期格式或处理缺失值。安全协议（如加密或访问控制）也可能增加开销，尤其是在必须即时解密数据的情况下。此外，数据中的边缘情况（例如，时间序列分析中的罕见事件）可能会触发未优化的代码路径。如果系统使用动态查询计划（在 Apache Spark 等系统中很常见），它可能会花费额外的时间，由于意外的数据分布而重新评估查询执行策略，从而进一步增加延迟。解决这些问题通常需要使用分析工具来识别瓶颈，并相应地优化代码或基础设施。