摘要：当你想要深入研究某个话题时，是否曾经为找不到合适的工具而烦恼？市面上的研究工具要么太简单，要么太复杂，还有些根本不符合你的具体需求。现在，NVIDIA Research的两位科学家Peter Belcak和Pavlo Molchanov带来了一个革命性的解决方

当你想要深入研究某个话题时，是否曾经为找不到合适的工具而烦恼？市面上的研究工具要么太简单，要么太复杂，还有些根本不符合你的具体需求。现在，NVIDIA Research的两位科学家Peter Belcak和Pavlo Molchanov带来了一个革命性的解决方案，他们在2025年9月3日发表的这项研究成果，首次让普通用户能够完全自定义自己的AI研究助手。这项名为"Universal Deep Research"（通用深度研究，简称UDR）的系统，就像是为研究工具领域打造了一套"乐高积木"——你可以根据自己的需要，搭建出完全符合个人要求的研究助手。

过去，如果你想要一个AI研究助手，就像去餐厅点餐一样，只能从有限的菜单中选择已经搭配好的套餐。不管是Google的Gemini、OpenAI的Deep Research，还是其他公司的研究工具，每个都有自己固定的"做菜方式"，用户只能被动接受。但UDR就像把整个厨房的钥匙交给了你，不仅可以选择食材，还能决定烹饪方法，甚至可以发明全新的菜谱。这种前所未有的自由度，让每个人都能拥有一个真正属于自己的研究助手。

这项研究的创新之处在于它解决了三个关键问题。首先是用户控制权的问题。传统的研究工具就像是一辆出租车，你只能告诉司机目的地，但无法控制行驶路线。UDR则像是把方向盘交到了用户手中，你可以决定搜索哪些资源、如何验证信息，甚至可以控制每次搜索的成本。其次是专业化需求的问题。在金融、法律、医疗等高价值行业，通用的研究工具往往无法满足特殊的专业需求，就像用家用厨具去做专业烘焙一样力不从心。UDR允许用户创建完全针对特定行业的研究策略，就像为每个专业领域量身定制专用工具。最后是模型选择的问题。以前，如果你喜欢某个研究工具的策略，但想用更强大的AI模型，就像看中了一辆车的设计却无法更换引擎一样无奈。UDR则实现了模型与策略的完全分离，让用户可以自由搭配最适合的组合。

一、像搭积木一样设计你的研究策略

UDR的工作原理就像是一个智能的烹饪机器人，它需要两样东西：一个详细的菜谱（研究策略）和具体的订单（研究问题）。与传统研究工具不同的是，这个机器人不会按照自己的想法去做菜，而是严格按照你提供的菜谱执行每一个步骤。

研究策略就像是一份非常详细的菜谱，需要用自然语言写成，最好是编号或分点的清单格式，这样系统更容易理解和执行。比如说，你可以写一个"最简研究策略"：第一步，告诉用户收到了什么研究请求；第二步，分析这个请求需要搜索哪些关键词；第三步，对每个关键词进行搜索；第四步，整理所有搜索结果；最后一步，生成完整的研究报告。这就像是写给新手厨师的简单菜谱，每一步都清清楚楚。

而研究问题则相当于具体的订单，告诉系统你想要研究什么话题，希望得到什么样的内容，以及需要什么格式的报告。就像在餐厅点餐时，你不仅要说想吃什么菜，还要说明是要打包还是堂食，要几分熟，有没有特殊的忌口等等。一个典型的研究问题可能包括具体的查询内容、对报告内容的要求，以及对格式的具体规定。

UDR处理这些输入的过程分为两个主要阶段，就像一个专业厨师准备大餐的过程。第一阶段是"策略处理"，系统会把你用自然语言写的策略转换成可以执行的代码。这个过程就像把奶奶口述的祖传菜谱转写成标准化的烹饪步骤，确保每一个动作都准确无误。系统会仔细分析策略的每一步，然后生成相应的程序代码，这些代码包含了所有的搜索指令、信息处理步骤和报告生成规则。为了确保转换的准确性，系统会要求生成的代码必须逐步对应策略的每一条，并在代码中添加注释说明每段代码对应哪个策略步骤。

第二阶段是"策略执行"，生成的代码会在一个独立的安全环境中运行，就像在专门的厨房里按照菜谱做菜。这个执行过程有几个重要特点。首先是状态管理，系统不会像传统AI那样把所有信息都塞进一个不断增长的对话记录中，而是把每个信息片段都存储为独立的变量，就像把不同的食材分别放在不同的容器里，需要时随时调取。这种方法让系统可以在很小的上下文窗口内处理复杂的研究任务，研究团队发现8000个标记的上下文长度就足以完成各种复杂的研究工作。

其次是工具使用方式，所有的搜索和信息获取都通过同步函数调用完成，确保每个步骤都是透明和可预测的。由于所有中间信息都存储在代码变量中而不是AI的记忆里，系统可以准确地引用和重用之前步骤中获得的信息，即使这些信息在很多步骤之前就已经处理过了。这就像有一个完美的记忆系统，不管多久之前的信息都能精确调取。

第三个特点是AI推理的角色定位。在UDR中，大语言模型不再是整个研究过程的指挥官，而是一个专门的顾问，只在特定需要的时候提供帮助，比如总结信息、排序结果或提取关键点。这种设计让整个研究过程更加可控和可预测，避免了AI自作主张改变研究方向的问题。

最后是进度通知系统。在整个执行过程中，系统会通过代码中的yield语句向用户发送结构化的进度更新，这些通知都是策略作者明确定义的，让用户可以实时了解研究进展，而不需要查看原始的中间输出或内部状态。这就像是厨师会定时告诉你"现在正在准备配菜"、"主菜已经下锅"等进度信息，让等待的过程不再焦虑。

二、三种研究策略展示系统的灵活性

为了展示UDR系统的强大适应能力，研究团队设计了三种不同类型的研究策略，就像为不同需求的用户提供了从简单到复杂的完整解决方案套装。

最简研究策略就像是快餐店的标准套餐，追求效率和速度。这种策略的工作流程相当直接：首先系统会通知用户收到了研究请求，然后让AI模型分析这个请求并生成3个搜索短语，接着对每个短语进行搜索并收集结果，最后将所有信息整合成一份完整的研究报告。整个过程就像是按照固定菜谱做一道家常菜，虽然简单但能满足基本需求。这种策略特别适合那些需要快速获得基础信息的场景，比如学生写作业前的背景调研，或者商务人士需要快速了解某个话题的基本情况。

扩展研究策略则像是高档餐厅的精心搭配，在保持效率的同时提供更丰富的内容。这种策略首先会将用户的研究问题分解成2个不同的主题方向，确保从多个角度全面覆盖研究内容。对于每个主题，系统会生成最多2个相关的搜索短语，然后进行深入搜索。这种方法就像是一个经验丰富的研究员，知道要从不同角度去看待问题才能得到完整的图景。比如，如果你想研究"人工智能对就业的影响"，系统可能会将其分解为"AI技术发展趋势"和"劳动力市场变化"两个主题，然后针对每个主题进行专门的搜索和分析。这种策略适合需要相对全面但又不想过于复杂的研究场景。

密集研究策略则像是米其林星级餐厅的完整套餐，追求极致的深度和质量。这种策略采用了迭代式的研究方法，整个过程分为两个大轮次。每个轮次中，系统都会基于当前已有的信息生成新的搜索方向，就像是一个侦探在调查案件时，每获得一条新线索都会开启新的调查方向。具体来说，系统首先会生成2个初始搜索短语进行第一轮搜索，然后基于搜索结果分析出新的研究角度，再生成新的搜索短语进行第二轮更深入的搜索。这种策略特别适合那些需要进行深度研究的复杂话题，比如学术论文写作、商业战略分析或技术调研等。

这三种策略的设计体现了UDR系统的一个核心优势：用户可以根据具体需求和时间预算选择最合适的研究深度。更重要的是，这些只是示例策略，用户完全可以根据自己的特殊需求创造全新的策略。比如，一个法律专业人士可能会设计一个专门搜索判例和法规的策略，一个医生可能会创建一个优先搜索同行评议论文的策略，一个投资分析师可能会制定一个专注于财务数据和市场报告的策略。

每种策略都会产生详细的进度通知，用户可以实时了解研究进展。这些通知不是系统自动生成的，而是策略作者明确定义的，包括搜索开始、结果处理、报告生成等各个环节的状态更新。最终，系统会输出一个完整的研究报告，格式和内容完全按照用户在研究问题中的要求生成，就像是量身定制的西装一样完美贴合需求。

三、直观易用的操作界面让普通人也能上手

UDR系统配备了一个精心设计的用户界面，就像是把复杂的飞行仪表盘简化成了汽车仪表盘，让普通用户也能轻松操作这个强大的研究工具。整个界面的设计哲学是"复杂功能，简单操作"，确保用户不需要任何编程知识就能享受到系统的全部功能。

界面的核心是一个熟悉的搜索框，就像Google搜索一样简单直观。用户只需在这里输入他们的研究问题，详细说明想要研究的主题、期望的内容要求，以及希望得到的报告格式。这个搜索框承担了传统搜索引擎查询框的角色，但功能却要强大得多，因为它不仅接受简单的关键词，还能理解复杂的研究需求和格式要求。

搜索框下方是策略选择列表，展示了用户之前创建或保存的各种研究策略。这个设计就像是浏览器的书签功能，让用户可以快速应用之前验证过的有效策略，而不需要每次都重新创建。用户可以看到每个策略的名称和简单描述，比如"快速调研"、"深度分析"、"学术研究"等，一目了然地知道每个策略的用途和特点。

当用户想要修改现有策略或创建新策略时，可以点击"编辑策略"按钮，这时会出现一个策略编辑文本区域。这个区域就像是一个智能的文本编辑器，用户可以用自然语言写下他们希望系统执行的研究步骤。编辑器支持常见的文本编辑功能，比如复制粘贴、撤销重做等，让策略编写变得像写邮件一样简单。用户不需要学习任何编程语言或特殊语法，只要能清楚地表达自己的想法，系统就能理解并执行。

一旦用户开始执行研究任务，界面会显示一个实时的进度通知区域。这个区域就像是快递追踪系统，让用户可以随时了解研究进展到了哪一步。每个通知都包含一个直观的图标、描述当前状态的简短消息，以及精确的时间戳。比如用户可能会看到"正在搜索关键词'人工智能发展趋势'"、"已完成第一轮搜索，找到15个相关资源"、"正在生成研究报告"等消息。这种透明的进度展示不仅让用户安心等待，还能帮助他们理解系统是如何执行他们设计的策略的。

界面还提供了一个"停止研究"按钮，让用户可以在任何时候中断正在进行的研究任务。这个功能特别重要，因为有些深度研究可能需要较长时间，如果用户发现研究方向不对或者已经获得足够信息，就可以及时停止，避免不必要的时间和资源浪费。

当研究被手动停止时，界面会显示一个"生成报告"按钮，允许用户基于已经收集到的信息生成一份初步报告。这就像是允许厨师在菜还没有完全做好的时候，先端出一份半成品供客人品尝。这个功能为用户提供了很大的灵活性，特别适合那些时间紧迫或者已经找到关键信息的情况。

最后，界面的底部是报告查看器，专门用于显示最终生成的研究报告。这个查看器支持Markdown格式，可以正确显示标题、表格、链接、引用等各种格式元素，让研究报告看起来既专业又易读。用户可以在这里查看完整的研究成果，并且可以复制文本或导出报告用于其他用途。

整个界面的设计遵循了"渐进式披露"的原则，最重要和最常用的功能放在最显眼的位置，高级功能只在需要时才显示。这种设计让新用户可以很快上手基本功能，同时也为有经验的用户提供了足够的高级选项。

四、系统的安全保障和性能优势

UDR系统在设计时就充分考虑了安全性和性能问题，就像建造一座既要美观实用又要坚固安全的大楼一样，每个细节都经过了仔细考虑。

安全方面，由于UDR需要生成和执行用户定义的代码，就像允许客人在餐厅厨房里按照自己的菜谱做菜一样，必须确保这个过程不会对整个"餐厅"造成危害。系统采用了沙盒执行环境，就像在厨房里设置了一个独立的烹饪区域，这个区域有自己的设备和空间，但完全与餐厅的其他区域隔离开来。即使用户的代码出现问题或者被恶意利用，也不会影响到主系统的运行或者访问到不应该访问的系统资源。

这种隔离机制是通过现成的容器化技术实现的，就像使用标准化的安全厨房设备一样，不需要重新发明轮子。研究团队推荐使用Piston这样的现成解决方案来提供代码执行环境。这种设计确保了即使是不受信任的用户，也可以安全地使用系统，而不会对其他用户或系统本身造成威胁。系统默认就启用了这种隔离保护，只有在完全可信的环境中才可能关闭这些安全措施。

性能方面，UDR实现了一个非常巧妙的双层效率架构。整个研究过程的协调和控制完全由生成的代码在CPU上执行，就像用一个轻量级的指挥员来协调整个乐队的演奏。这些代码运行速度很快，消耗的计算资源也很少，因为它们主要执行的是逻辑判断、数据存储和工具调用等简单任务。

而真正需要大量计算资源的AI推理任务，只在用户策略明确要求的时候才会被调用，就像只在需要专业演奏的时候才让昂贵的首席小提琴手上场。更重要的是，每次AI调用都只处理经过精心组织的紧凑文本片段，这些片段存储在代码变量中，早已去除了冗余信息。这种设计不仅减少了昂贵的GPU使用时间，还大大降低了每次AI调用的延迟和成本。

系统的另一个性能优势是其出色的上下文效率。传统的AI研究工具需要维护一个不断增长的对话历史，就像背着一个越来越重的背包爬山。而UDR通过将信息存储为代码变量的方式，实现了固定大小的上下文窗口。研究团队发现，仅仅8000个标记的上下文长度就足以处理各种复杂的研究任务，无论任务的实际复杂程度如何。这就像有了一个神奇的背包，无论装多少东西重量都保持不变。

可靠性方面，研究团队经过多次实验发现，一次性生成完整策略代码的方法比分步生成要可靠得多。早期的实验尝试将策略分解为单独的步骤，然后为每个步骤单独生成代码片段，但这种方法经常出现步骤之间不协调、信息丢失或者逻辑错误的问题。当前的方法将整个策略作为一个整体处理，确保了各步骤之间的连贯性，最大限度地减少了同步开销，避免了分片协调中常见的失败模式。

生成的代码完全可读和可审计，这意味着用户可以查看系统是如何理解和执行他们策略的，就像能够看到厨师是如何按照菜谱做菜的整个过程。这种透明性不仅增加了用户对系统的信任，也为调试和优化提供了可能。与早期原型相比，当前的方法很少出现跳过策略步骤、误用搜索指令、错误调用语言模型或引入用户未规定的检查和约束等问题。

五、当前局限性和未来展望

尽管UDR系统展现出了强大的能力和创新性，但研究团队也很诚实地承认了当前系统存在的一些局限性，就像一个负责任的产品经理会告诉用户产品的使用注意事项一样。

首要的局限性在于系统对语言模型代码生成质量的依赖。UDR的行为忠实度完全取决于底层语言模型生成代码的质量，就像一个翻译软件的准确性完全依赖于其翻译算法的水平。虽然研究团队通过强制的注释-代码结构显著减少了不一致问题，但偶尔仍会出现语义偏移或生成错误逻辑的情况，特别是当用户提供的策略描述不够清晰或过于复杂时。这就像给一个新手厨师提供了模糊不清的菜谱，偶尔可能会产生与预期不同的结果。

第二个局限性是系统对用户定义策略质量的依赖。UDR假设用户提供的研究策略在逻辑上是合理的、安全的，并且适合预期用途，但系统目前不会验证这些策略是否会产生连贯或有意义的工作流程。这就像系统相信用户提供的菜谱是可行的，但不会检查菜谱中是否有"先炒后洗菜"这样的逻辑错误。设计不当的策略可能会导致无效或不完整的报告，甚至可能完全无法生成报告。除了基本的语法和执行检查外，系统不会对策略的合理性进行深入验证。

第三个局限性是实时交互能力的不足。虽然UDR通过结构化通知提供了实时进度更新，但当前实现不支持执行过程中的用户干预或基于实时反馈的动态分支。这就像观看现场直播时可以看到进展，但无法中途改变剧情发展。所有决策逻辑都必须在策略中预先编码，这限制了在长时间或探索性研究工作流程中的适应性。用户只能选择停止研究或让其按照预定策略完成，无法在中途调整研究方向或深度。

尽管存在这些局限性，研究团队对UDR的未来发展提出了很有价值的建议。首先，他们认为如果要将UDR部署给最终消费者，应该配备一个预置的研究策略库供用户修改和定制，而不是要求用户从零开始创建策略。这就像提供一套基础的家具模板，用户可以根据自己的需要进行调整和个性化，而不是要求每个人都从原材料开始制作家具。

其次，研究团队建议进一步探索如何给予用户对语言模型"自由推理"过程的控制。目前很多AI系统的思考过程对用户来说是黑箱，就像一个不透明的专家顾问，你只能看到结论但看不到思考过程。如果用户能够控制AI的思考步骤和方向，就能获得更加可预测和符合预期的结果。

最后，他们建议探索如何自动将大量用户提示转换为确定性控制的智能体，让这些智能体代表用户执行复杂的操作序列。这就像从手工制作发展到工业化生产，让AI系统能够自动理解用户的高级意图，并将其转化为具体的执行策略。

研究团队通过这项工作证明了一个重要观点：将功能完善的深度研究工具附加到几乎任何足够通用的生成式语言模型上是完全可行的，同时也可以为最终用户提供易于理解的研究过程控制权。更重要的是，他们展示了允许用户用自然语言"编程"智能体行为不仅是可行的，有时甚至可能是理想的选择。这种方法让普通用户能够直接控制AI的行为，而不需要依赖程序员或AI专家作为中介。

从更广泛的意义来说，这项研究为未来的人机协作模式提供了一个新的思路。与其让AI完全自主决策，不如给予用户更多的控制权，让人类的智慧和AI的能力完美结合。这种模式可能会在更多领域得到应用，从个人助理到专业工具，从教育平台到商业分析，都可能受益于这种"用户可编程的智能体"概念。

UDR系统展现出的潜力表明，未来的AI工具可能不再是标准化的产品，而是高度可定制的平台。每个用户都可能拥有独特的AI助手，这些助手完全按照用户的偏好和需求工作，就像每个人都有一套量身定制的工具箱一样。这种趋势可能会彻底改变我们与AI交互的方式，从被动接受AI的输出转向主动设计AI的行为。

说到底，UDR不仅仅是一个研究工具，更像是为AI民主化迈出的重要一步。它把原本只有专业程序员才能掌握的AI定制能力，以自然语言的形式交给了普通用户。就像个人电脑让每个人都能成为数字内容的创造者一样，UDR可能预示着一个每个人都能成为AI策略设计师的未来。当然，这个未来还需要更多的研究和改进，但UDR已经为我们展示了一个充满可能性的方向。对于那些希望深入了解这项研究细节的读者，可以通过arXiv:2509.00244v1访问Peter Belcak和Pavlo Molchanov的完整论文，其中包含了更多技术细节和实现方案。

Q&A

Q1：UDR和现在的ChatGPT、Gemini这些AI助手有什么区别？

A：最大的区别是控制权。ChatGPT、Gemini这些AI助手就像出租车，你只能告诉它们目的地，但无法控制行驶路线和方式。而UDR就像把方向盘交给了你，你可以完全自定义AI的工作方式，决定它搜索什么、如何处理信息、生成什么样的报告。简单说，传统AI工具是"点菜"，UDR是"自己下厨"。

Q2：普通人真的能学会使用UDR吗？需要编程基础吗？

A：完全不需要编程基础。UDR的策略编写就像写详细的工作计划一样，用自然语言告诉系统你希望它按什么步骤执行研究就行。比如"第一步搜索关键词，第二步整理结果，第三步生成报告"。系统会自动把这些自然语言指令转换成可执行的代码。界面设计也很直观，就像使用搜索引擎一样简单。

Q3：UDR适合哪些人使用？能解决什么实际问题？

A：UDR特别适合需要定制化研究的专业人士，比如律师需要专门搜索法律条文和判例，医生需要重点查找学术论文，投资分析师需要专注财务数据。对于学生、研究人员、商务人士等需要深度调研的群体也很有用。它解决的核心问题是让每个人都能拥有一个完全符合自己需求的专属研究助手，而不用迁就通用工具的局限性。

来源：新浪财经