1. 什么是Deep Research？为什么它值得关注
Deep Research是一种面向“深度研究”任务的新型AI Agent能力。它不再只是被动地回答提问，而是具备主动探索、综合整合信息、产出可信且可追溯答案的“研究员式”智能。
简而言之：它让AI真正参与“调研”而非“聊天”。
下图展示了ChatGPT与Grok所提供的深度研究功能界面：
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| ChatGPT运行深度思考 | Grok DeepSearch |
2. Gemini+LangGraph：一个全流程深度研究的范例
gemini-fullstack-langgraph-quickstart是Google Gemini官方推出的开源示例，展示了如何基于 LangGraph+Gemini API构建一个具备“多轮推理”能力的AI Agent，并通过Web页面进行交互。
虽然该项目提供了详尽的运行指南，但本文更关注其背后的核心机制：LangGraph如何实现LLM推理流程的编排？
3. 核心实现流程解析
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| 官方示例中的AI Agent推理流程图 | LangGraph 构建的有向图编排结构 |
核心节点如下：
generate_query：根据用户输入生成初始查询（最多3个搜索关键词）。web_search:对每个查询项调用Gemini模型与Google Search API进行搜索，获取网页摘要。reflection:分析搜索结果，判断信息是否充足，是否存在知识空白。这一反思过程同样使用Gemini模型完成。evaluate_research:迭代优化,如果发现存在知识空白或信息不足，它将生成后续查询，并重复进行网页研究和反思步骤（最多可执行预设次数的循环）。finalize_answer:生成最终答案,当研究被认为已经足够时，代理会使用Gemini模型将收集到的信息整合成连贯的答案，并附上网页来源的引用。
这个流程类似于“自主调研-不断提问-自我反思-形成结论”的思维链式行为，LangGraph则负责把这些步骤编排成可复用的流程图模型。
4. 是否值得学习LangGraph？我认为值得
LangGraph提供了一个更结构化、流程驱动的方式来构建AI Agent。它不仅仅是一个框架，更是一种对AI应用开发的全新“思维方式”：
- 明确节点定义（如搜索、反思、决策）
- 明确控制流（判断、循环、终止）
- 易于扩展与调试（可以替换 LLM、外部工具）
而不是用大量if-else去拼凑“多轮对话”逻辑。
5. 我的简化实现（Gemini→DeepSeek，Google Search→SearXNG）
我基于官方代码进行了简化与改造：
- LLM模型替换为DeepSeek
- 搜索服务替换为开源搜索聚合工具SearXNG
- 修复了原示例中“重复搜索”的bug
你可以查看并运行这个最小实现版本：<见附录-LangGraph DeepResearch最小实现>
附录
SearXNG
LangGraph Studio
LangGraph DeepResearch最小实现
👉LangGraph DeepResearch最小实现:https://gist.github.com/geasyheart/053c65c00edb1c90a1882228944015e9