这个思路可以借鉴，将传统 deep research agent 分成两个阶段，先尽可能的搜索可能的信息，保存成本地文件，然后基于本地文件去生成报告。

原推翻译：

在2025年，深度研究的套路非常直线：上网搜索 → 阅读内容 → 逻辑推理 → 不断重复，直到得出结果。在这个过程中，哪怕是执行最小的循环步骤，AI 都会去互联网上重新抓取一遍数据。

但到了2026年，处理长周期任务被明确划分成了两个截然不同的阶段：

阶段一：通过网络读写进行调研与规划。 这一阶段仍然是搜索、阅读和推理，但请注意，目标不再是直接给出最终答案。它的唯一任务是把互联网上的零散知识“具象化”，全部沉淀并保存成我们本地硬盘里的文件（比如 .md、.json 或 .csv 格式的文件）。

阶段二：智能体“挂载”本地文件，开启内循环。 这时，AI 智能体像插入硬盘一样挂载这些整理好的本地文件，然后只对着这些文件进行阅读、执行代码和写入操作。从此以后，它再也不需要通过联网来做信息对齐（grounding）了。

为什么要在第二阶段毫不留情地砍掉联网获取信息的环节呢？原因有四点：

1. 确定性（Determinism）： 本地文件就像是时间静止的快照，里面的内容绝不会变。而网上的内容太不稳定了，随时可能被修改、变成 404 无法访问，或者突然弹出一个付费墙拦住你的去路。

2. 速度（Speed）： 读取本地硬盘的数据只需要几毫秒，而去网上抓取一个网页动辄要花上好几秒。AI 智能体在执行循环任务时，需要的是飞快、紧凑的迭代速度，网络延迟是绝对等不起的。

3. 一致性（Consistency）： 当你需要交叉核对多项信息时，前提是你得在同一个资料库里比对，而不是每次上网搜回来的都是不同版本的说辞。

4. 成本（Cost）： 每次联网读取网页，大语言模型（LLM）都要浪费大量 Token 去解析网页里乱七八糟的 HTML 代码噪音（比如广告、各种导航栏）。而本地文件早就是清洗得干干净净的纯文本了。

这种两阶段的方法，实现了“探索与利用的解耦”（exploration-exploitation decoupling）。

阶段一就是纯粹的探索：广撒网，多捕鱼，收集有用的信号，搭建起一个专属于当前任务的本地知识库。阶段二则是进入纯粹的利用状态：在一堆干净、稳定的数据上进行高效、高频的迭代运算。

而且，因为第二阶段花费的时间往往比第一阶段要长得多，这就导致在2026年的当下，传统意义上的“搜索”所扮演的角色被大大淡化了。在第二阶段里所谓的“搜索”，其实更像是在翻找记忆，纯粹是为了给大语言模型做上下文填充（context filling）而已。

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