Deep Research агенты: полный разбор архитектуры и сравнение OpenAI, Google и открытых решений

Что такое Deep Research агенты и почему они меняют правила игры

В 2025 году концепция Deep Research агентов перестала быть академической абстракцией и стала реальным инструментом для бизнеса, науки и разработки. Если раньше ИИ мог лишь отвечать на вопросы на основе предобученных данных, то современные агенты способны самостоятельно планировать и выполнять сложные исследовательские задачи: от анализа рынка до научного обзора литературы.

Архитектура Deep Research агента: от планирования до исполнения

Типичный Deep Research агент строится по принципу планировщик-исполнитель с несколькими специализированными модулями. Давайте разберем каждый компонент на реальном примере.

1Модуль планирования и декомпозиции

Планировщик принимает общую исследовательскую цель (например, "Проанализировать перспективы рынка квантовых вычислений в 2026 году") и разбивает ее на последовательность подзадач. Современные подходы используют рекурсивную декомпозицию, где каждая подзадача может быть разбита дальше при необходимости.

# Упрощенный пример планировщика на Python
from typing import List

class ResearchPlanner:
    def decompose_task(self, main_goal: str) -> List[str]:
        """
        Разбивает общую цель на подзадачи для исследования
        """
        prompt = f"""
        Разбей исследовательскую задачу на логические этапы:
        Цель: {main_goal}
        
        Верни список подзадач в формате JSON:
        {{
            "subtasks": ["задача1", "задача2", ...]
        }}
        """
        
        # Здесь вызывается LLM для планирования
        response = llm_invoke(prompt)
        subtasks = parse_json(response)["subtasks"]
        
        return subtasks

2Специализированные агенты-исполнители

После декомпозиции задачи распределяются между специализированными агентами. Типичная команда включает:

• Поисковый агент: Выполняет веб-поиск с учетом временных рамок и источников
• Аналитический агент: Обрабатывает найденные данные, выделяет ключевые тезисы
• Агент проверки фактов: Сравнивает информацию из разных источников
• Агент синтеза: Объединяет результаты в связный отчет

3Система памяти и контекста

Глубокое исследование требует сохранения контекста между шагами. Современные системы используют комбинацию:

• Рабочая память: Краткосрочный контекст текущей задачи
• Долговременная память: Векторные базы данных для хранения найденных фактов
• Процедурная память: Шаблоны успешных исследовательских стратегий

Как отмечается в нашей статье "Как спроектировать современного AI-агента: от planner/executor до stateful memory", правильная организация памяти критически важна для сложных многоэтапных исследований.

Сравнение платформ: OpenAI, Google Gemini и open-source решения

Google Gemini Deep Research: революция или эволюция?

Анонс Gemini Deep Research в 2025 году стал знаковым событием, о котором мы подробно писали в материале "Google в 2025: 60 главных AI-анонсов, которые изменили всё". Ключевые особенности:

# Пример использования Gemini Deep Research API
from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

# Создание исследовательского агента
research_agent = client.agents.create(
    name="market_researcher",
    instructions="""
    Ты — эксперт по исследованию рынка.
    Анализируй тенденции, находи противоречия в данных,
    предоставляй обоснованные прогнозы.
    """,
    tools=["web_search", "data_analysis", "citation_finder"]
)

# Запуск исследования
result = research_agent.run(
    query="Перспективы рынка edge computing в Европе до 2027 года",
    max_steps=10,
    include_sources=True
)

Open-source решения: полный контроль над архитектурой

Для проектов, требующих полного контроля или работы с конфиденциальными данными, open-source фреймворки — единственный вариант. Рассмотрим популярные подходы:

LangChain + локальные модели

LangChain остается самым популярным фреймворком для создания агентов. В сочетании с локальными моделями из нашей подборки "Топ-5 open-source моделей 2025 года для агентов" он позволяет создавать мощные исследовательские системы:

from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain.tools import Tool
from langchain_community.llms import LlamaCpp

# Загрузка локальной модели
llm = LlamaCpp(
    model_path="./models/mixtral-8x22b.Q4_K_M.gguf",
    n_ctx=32768,
    n_gpu_layers=40
)

# Определение инструментов для исследования
tools = [
    Tool(
        name="web_search",
        func=web_search_function,
        description="Поиск информации в интернете"
    ),
    Tool(
        name="analyze_documents",
        func=document_analysis_function,
        description="Анализ документов и извлечение ключевых идей"
    )
]

# Создание агента
agent = create_react_agent(llm, tools, "Ты — исследовательский агент")
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# Выполнение исследования
result = agent_executor.invoke({
    "input": "Сравни эффективность трансформеров и SSM моделей для длинных контекстов"
})

AutoGen: мультиагентные системы

Microsoft AutoGen специализируется на создании разговорных агентов, которые могут сотрудничать между собой. Это особенно полезно для сложных исследований, где нужны разные экспертизы:

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat

# Создание специализированных агентов
researcher = AssistantAgent(
    name="researcher",
    system_message="""Ты отвечаешь за поиск и сбор информации.
    Находи релевантные источники, проверяй их актуальность.""",
    llm_config={"model": "gpt-4"}
)

analyst = AssistantAgent(
    name="analyst",
    system_message="""Ты анализируешь собранные данные.
    Выделяй закономерности, находи противоречия.""",
    llm_config={"model": "gpt-4"}
)

writer = AssistantAgent(
    name="writer",
    system_message="""Ты синтезируешь результаты в отчет.
    Структурируй информацию, добавляй выводы.""",
    llm_config={"model": "gpt-4"}
)

# Организация группового чата
groupchat = GroupChat(
    agents=[researcher, analyst, writer],
    messages=[],
    max_round=20
)

Практическое руководство: создаем своего Deep Research агента

1Определение требований и выбор стека

Перед началом разработки ответьте на ключевые вопросы:

1. Какие типы исследований будет выполнять агент? (академические, маркетинговые, конкурентные)
2. Требуется ли работа с конфиденциальными данными? (определяет необходимость локального развертывания)
3. Каков бюджет проекта? (API вызовы могут стать дорогими при масштабировании)
4. Нужна ли мультимодальность? (анализ изображений, графиков, таблиц)

2Проектирование архитектуры

Базовая архитектура исследовательского агента включает:

class DeepResearchAgent:
    def __init__(self, llm_provider, tools_config):
        self.planner = ResearchPlanner(llm_provider)
        self.executors = {
            "searcher": SearchExecutor(tools_config["search"]),
            "analyzer": AnalysisExecutor(llm_provider),
            "synthesizer": SynthesisExecutor(llm_provider)
        }
        self.memory = VectorMemory()
        self.evaluator = QualityEvaluator()
    
    async def research(self, query: str) -> ResearchReport:
        # 1. Планирование
        plan = await self.planner.create_plan(query)
        
        # 2. Параллельное выполнение подзадач
        tasks = []
        for subtask in plan.subtasks:
            task = self._execute_subtask(subtask)
            tasks.append(task)
        
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        
        # 3. Синтез и оценка качества
        report = await self.executors["synthesizer"].synthesize(results)
        quality_score = self.evaluator.evaluate(report)
        
        # 4. При необходимости — итеративное улучшение
        if quality_score < 0.8:
            refined_report = await self._refine_research(report)
            return refined_report
        
        return report

3Интеграция инструментов поиска и анализа

Качество исследований напрямую зависит от доступных инструментов:

• Поисковые API: SerpAPI, Google Custom Search, Bing Search
• Академические базы: Semantic Scholar, arXiv API, PubMed
• Аналитические инструменты: Pandas для данных, Matplotlib для визуализации
• Специализированные парсеры: Для извлечения данных с конкретных сайтов

4Реализация системы оценки качества

Без автоматической оценки качества агент может генерировать бессмысленные или противоречивые отчеты. Критерии оценки включают:

class ResearchQualityEvaluator:
    def evaluate(self, report: ResearchReport) -> Dict[str, float]:
        """
        Оценивает качество исследовательского отчета
        Возвращает словарь с оценками по разным метрикам
        """
        metrics = {
            "relevance": self._calculate_relevance(report),
            "coherence": self._calculate_coherence(report),
            "source_quality": self._evaluate_sources(report.sources),
            "factual_consistency": self._check_consistency(report),
            "depth": self._assess_depth_of_analysis(report)
        }
        
        # Общая оценка как взвешенная сумма метрик
        weights = {
            "relevance": 0.3,
            "coherence": 0.2,
            "source_quality": 0.25,
            "factual_consistency": 0.15,
            "depth": 0.1
        }
        
        overall_score = sum(metrics[m] * weights[m] for m in metrics)
        
        return {
            "overall_score": overall_score,
            "detailed_metrics": metrics
        }

Ключевые вызовы и решения

Проблема: непредсказуемое поведение моделей

Как мы обсуждали в статье "Почему ваш ИИ ведет себя по-разному в разные дни?", непоследовательность LLM — серьезная проблема для исследований.

Решение:

• Использование цепочек размышлений (Chain-of-Thought)
• Многократное выполнение и консенсусное голосование
• Строгие шаблоны вывода (output parsers)
• Регулярное обновление промптов и валидация

Проблема: управление стоимостью

Глубокие исследования могут требовать сотен вызовов API, что быстро становится дорого.

Решение:

• Гибридный подход: маленькие модели для простых задач, большие — для сложных
• Кэширование повторяющихся запросов
• Локальные модели для предварительной обработки
• Оптимизация промптов для уменьшения токенов

Проблема: проверка фактов и надежность

ИИ может "галлюцинировать" источники или неправильно интерпретировать данные.

Решение:

• Перекрестная проверка по нескольким источникам
• Использование специализированных моделей для проверки фактов
• Человеческий-in-the-loop для критических выводов
• Прозрачное цитирование всех источников

Будущее Deep Research агентов

К концу 2025 года мы ожидаем несколько ключевых тенденций:

1. Специализация агентов: Появление узкоспециализированных исследователей для конкретных доменов (медицина, юриспруденция, инженерия)
2. Улучшенное планирование: Агенты, способные адаптировать стратегию исследования на лету
3. Мультимодальные исследования: Анализ не только текста, но и видео, аудио, данных сенсоров
4. Коллаборация между агентами: Разные агенты, специализирующиеся на разных аспектах, работающие вместе

FAQ: Частые вопросы о Deep Research агентах

Как выбрать между cloud API и локальным развертыванием?

Cloud API (OpenAI, Gemini) подходит для быстрого старта и прототипирования. Локальное развертывание необходимо при работе с конфиденциальными данными или при высоких объемах запросов, когда стоимость API становится неподъемной. Для локального использования рассмотрите модели из нашего обзора "Неазиатские open-source модели для агентов".

Сколько стоит запуск исследовательского агента?

Стоимость сильно варьируется:

• Базовый прототип на OpenAI: $50-200/месяц
• Продвинутая система на Gemini: $100-500/месяц
• Локальное развертывание: Разовые затраты на железо ($2000-5000) + электроэнергия

Можно ли использовать Deep Research агентов для академических исследований?

Да, но с важными оговорками:

1. Агент должен прозрачно цитировать все источники
2. Результаты требуют проверки экспертом в области
3. Этические соображения: некоторые журналы не принимают статьи, написанные с помощью ИИ

Как обеспечить воспроизводимость результатов?

Ключевые практики:

• Фиксация версий всех моделей и промптов
• Логирование всех шагов исследования
• Сохранение исходных данных и промежуточных результатов
• Использование детерминированных настроек генерации

Заключение

Deep Research агенты представляют собой следующий эволюционный шаг в развитии ИИ — от пассивных ответчиков на вопросы к активным исследователям, способным планировать, исполнять и синтезировать знания. Выбор между OpenAI, Google Gemini и open-source решениями зависит от конкретных требований проекта: бюджета, необходимости контроля, требований к конфиденциальности и масштаба.

Начинайте с простых прототипов на cloud API, чтобы понять workflow, затем переходите к более сложным локальным решениям по мере роста потребностей. Помните, что самый совершенный агент не заменит критического мышления человека — лучшие результаты достигаются в коллаборации человека и ИИ.