现在的 AI 圈子很卷，各家模型（Perplexity, Gemini, ChatGPT, Kimi 等）都上线了Deep Research（深度研究） 功能。
但我观察到一个有趣的现象：
有些人用它，能在一分钟内生成一份堪比麦肯锡的行业研报；
而更多人用它，得到的只是一堆拼凑的、过时的、甚至逻辑不通的“正确的废话”。
为什么差距这么大？
因为大多数人还在用Web 1.0的搜索思维（扔一个关键词，等结果）。
但 Deep Research 的本质，是一个Agent（智能体）。
打个比方，它不是一个搜索引擎，而是一个刚刚入职、勤奋但缺乏经验的“硅基实习生”。
你不能只“使用”它，你得学会“管理”它。
今天，我不讲技术原理，只讲实战心法。教你如何用带实习生的逻辑，把 Deep Research 的能力发挥到极致。
第一招：别只扔关键词，要给“Brief（任务简报）”
如果你对实习生说：“去查一下新能源汽车。”
他肯定会给你找来一堆百度百科和营销号文章，看得你血压升高。
因为你没告诉他：为什么查？给谁看？重点关注什么？
用好 Deep Research 的第一步，是学会写Brief。
❌ 错误的用法：
“2024 年 AI 行业发展趋势。”
✅ 正确的用法（Context Injection）：
“背景：我是一家 VC 的投资经理，正在写一份关于‘AI Agent’赛道的行研报告。
任务：请帮我进行深度调研。
重点关注：
所有信息来源时间不能晚于2025年6月，且有多版信息来源，用最新版的信息。
输出风格：专业、客观，多用数据表格。”
心法：
AI 就像实习生，你给的背景（Context）越具体，它检索的“搜索空间”就越收敛，出来的东西就越干货。
第二招：别让它瞎忙，要给“SOP（作业程序）”
Deep Research 最强的地方在于它会自己规划任务（Planning）。但它的规划往往很“线性”，不够聪明。
如果你不干预，它可能只搜前两页网页就交差了。
你需要像带教老师一样，把你的思维框架（SOP）传授给它。
❌ 错误的用法：
“分析一下瑞幸咖啡的财报。”
✅ 正确的用法（Process Control）：
“请按照以下步骤调研瑞幸咖啡的最新财报：
Step 1（找源头）：务必去瑞幸投资者关系官网（Investor Relations）下载原始 PDF，不要看新闻通稿。
Step 2（抓数据）：提取 2025年Q4 的营收、净利润、同店增长率，并计算环比增长。
Step 3（找对比）：搜索星巴克中国同期的同类数据。
Step 4（做分析）：对比两者的经营效率，生成 Markdown 表格。”
心法：
不要迷信 AI 的“自主规划”。在关键的业务逻辑上，你要做那个定规矩的人，让 AI 做那个跑腿执行的人。
第三招：严查“信源”，建立“黑白名单”
Deep Research 最大的坑是幻觉和垃圾信息污染。
它分不清《纽约时报》和“张三的个人博客”哪个更权威。
如果你发现 AI 总是胡说八道，大概率是它“吃”进去的信息源有问题。你需要在 Prompt 里建立信息过滤网。
❌ 错误的用法：
“DeepSeek 的技术原理是什么？”
✅ 正确的用法（Source Hygiene）：
“请调研 DeepSeek 的技术架构。
【信源严格限制】：
白名单：只允许引用 Arxiv 论文、官方 Technical Report、GitHub Readme、HuggingFace 页面。黑名单：严禁引用自媒体文章、百家号、CSDN、知乎等二手解读。证据要求：每一个技术点描述，必须附带原始论文的引用链接。”
心法：
Garbage In, Garbage Out（垃圾进，垃圾出）。控制了信源，就控制了真实性。
第四招：学会“退货”和“追问”
很多用户有一个坏习惯：AI 生成完报告，看一眼就结束了。
这不对。
如果是实习生给你交了一份烂报告，你会通过吗？你会打回去让他重写。
对待 Deep Research 也要这样。它的第一版往往不是最好的，最好的答案藏在“多轮对话”里。
实战话术：
质疑数据：“你提到的这个融资额 5 亿，来源是哪里？我查到另一篇报道说是 3 亿，请去交叉验证（Cross Check）一下，以官方公告为准。”补充细节：“第二部分关于‘技术壁垒’写得太浅了，请针对这一点重新进行一轮深度搜索，我要看具体的参数对比。”格式调整：“把所有数据汇总成一个 Excel 可用的 CSV 格式。”心法：
Deep Research 不是一锤子买卖。它是人和 AI 共同协作、多轮迭代产出的过程。你审核得越严，它进化得越快。
写在最后
Deep Research 这个功能的出现，其实是在倒逼我们能力升级。
以前，我们比拼的是搜集信息的能力（谁搜得快）。
现在，AI 把搜集成本降到了零。
未来，我们比拼的是定义问题、设计流程和鉴别真伪的能力。
谁能把 AI 当作“超级实习生”去管理，谁就能在这个信息爆炸的时代，拥有最快、最准的决策雷达。
别再把它当百度用了。
