深度研究智能体(DRA)

一种复合的长周期研究架构：先厘清用户意图，起草一份明确的研究计划，然后在众多来源上运行“搜索、阅读、评估缺口”的迭代循环（通常借助并行的子智能体），最后综合成一份带有行内引用标注的单篇长篇报告。它是 OpenAI Deep Research、Gemini Deep Research 和 Anthropic Research 背后的组合式范型，并已有专门的综述文献。它不同于 `agentic-rag-systems`：后者是在单条流水线内部做检索决策，而非执行多轮、计划驱动的报告综合。它也不同于 `supervisor-worker-pattern`：后者是通用的编排，没有针对研究的计划、缺口检查或引用环节。