Paweł Domański
2.0 KiB
title, type, tags, created, updated, sources, confidence
| title | type | tags | created | updated | sources | confidence | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Deep Research (Głębokie Badania) | concept |
|
2026-06-18 | 2026-06-18 |
|
high |
Deep Research (Głębokie Badania)
Definition
Zaawansowany wzorzec działania agentów AI, polegający na autonomicznym, wieloetapowym i iteracyjnym badaniu zadanego tematu. Proces ten obejmuje masowe przeszukiwanie sieci, wchodzenie w "królicze nory" linków referencyjnych, krzyżową weryfikację sprzeczności, krytyczną analizę własnych wniosków oraz generowanie syntetycznych raportów na poziomie akademickim (Ph.D.).
How It Works
W przeciwieństwie do standardowego wyszukiwania (które polega na pojedynczym zapytaniu i streszczeniu pierwszej strony wyników), Głębokie Badania realizują skomplikowany, wieloetapowy potok:
- Dekompozycja: Rozbicie zapytania na atomowe podpytania.
- Przemiatanie szerokości: Równoległe pobieranie setek stron przez lekkie subagenty.
- Analiza sprzeczności: Automatyczne wykrywanie niespójności i sporów między źródłami rynkowymi.
- Badanie głębi: Drążenie specyficznych wątków (loci) i przyjmowanie zdecydowanych hipotez roboczych.
- Krytyka i weryfikacja: Kwestionowanie kierunku własnej analizy, aktywne szukanie dowodów przeciwnych (kontrdowodów) i uzupełnianie luk informacyjnych.
- Synteza: Tworzenie alternatywnych wersji roboczych raportu, scalanie ich i rygorystyczne redagowanie pod kątem czytelności i czystości tekstu.
Why It Matters
Głębokie Badania zmieniają rolę LLM z pasywnego wyszukiwacza (RAG) w aktywnego naukowca. Pozwala to na pełną automatyzację skomplikowanych analiz rynkowych, audytów technicznych czy badań naukowych. Dzięki izolacji zadań w strukturach subagentowych (np. w HyperResearch), proces ten zapobiega przepełnieniu i "skażeniu" głównego okna kontekstowego modelu tysiącami słów surowych tekstów internetowych.