Skip to main content

​
Глубокое исследование (Deep Research)

Deep research — это специальный навык для больших исследовательских задач. Это не режим для короткого ответа и не просто “поиск в интернете”. Это отдельный workflow, когда бот должен собрать много информации, разложить её по подтемам и подготовить большой итоговый материал. Если вам нужно общее объяснение skills, начните со статьи Навыки бота: простое объяснение. Если вам нужна внутренняя схема всей навык-системы, откройте Навыки бота: подробный справочник.

​
Когда deep research действительно нужен

Этот режим нужен, когда задача:
  • широкая;
  • важная;
  • требует сравнения вариантов;
  • требует большого количества источников;
  • не помещается в короткий ответ;
  • должна закончиться отчётом, а не просто несколькими абзацами.
Хорошие примеры:
  • сравнить технологии или платформы;
  • исследовать рынок;
  • сделать обзор поставщиков;
  • собрать аргументы за и против нескольких подходов;
  • изучить правовые, экономические или продуктовые варианты;
  • подготовить основу для стратегического решения.

​
Когда deep research не нужен

Этот режим обычно избыточен, если вам нужно:
  • быстро узнать один факт;
  • получить краткую справку;
  • пересказать одну статью;
  • проверить текущую цену;
  • найти один документ или одну ссылку.
Для таких задач обычно лучше обычные tools или более простые skills.

​
Главное правило: тема должна быть уточнена заранее

Это самая важная часть. Deep research нельзя нормально запускать по расплывчатой теме. Плохой запрос:
  • «Расскажи про JavaScript-фреймворки»
Хороший запрос:
  • «Сравни React, Vue и Angular для enterprise SPA в 2026 году с акцентом на производительность, зрелость экосистемы, hiring risk и долгосрочную поддержку»
Чем лучше уточнены:
  • тема;
  • период;
  • география;
  • критерии;
  • целевая аудитория;
  • желаемый формат результата;
тем полезнее и качественнее будет финальный отчёт.

​
Как лучше формулировать запрос

Хороший запрос обычно содержит:
  • предмет исследования;
  • временные рамки;
  • географию, если она важна;
  • критерии сравнения;
  • цель исследования;
  • ожидаемый результат.
Пример хорошей формулировки: «Проведи глубокое исследование домашних солнечных панелей для частного дома в Центральной Европе в 2026 году. Сравни стоимость установки, срок окупаемости, эффективность зимой, требования к обслуживанию и доступность поставщиков». Ещё один хороший пример: «Сделай deep research по выбору open-source BI-платформы для среднего B2B SaaS. Сравни Metabase, Superset и Redash по внедрению, RBAC, embedded analytics, нагрузке на поддержку и стоимости владения».

​
Что происходит во время deep research

Для пользователя это выглядит как один большой режим исследования. На практике бот:
  • разбивает тему на части;
  • ищет много источников;
  • анализирует найденное;
  • собирает промежуточные выводы;
  • подготавливает структурированный итоговый материал.
Важно понимать:
  • это медленнее обычного ответа;
  • это требует более чёткого запроса;
  • это обычно даёт более длинный и серьёзный результат.

​
Чего ожидать на выходе

Обычно результат deep research — это уже не просто ответ в пару сообщений, а полноценный отчёт. Как правило, вы можете ожидать:
  • структуру по разделам;
  • сравнение вариантов;
  • ссылки на источники;
  • выводы;
  • более глубокую аргументацию, чем в обычном ответе.
То есть цель deep research — не просто “что-то рассказать”, а дать материал, на который можно опереться дальше.

​
Когда нужно сначала поговорить с ботом, а потом запускать research

Это очень частый правильный сценарий. Сначала полезно уточнить:
  • что именно вы хотите исследовать;
  • какие критерии важны;
  • что для вас считается хорошим результатом;
  • насколько широким должен быть обзор;
  • нужен ли нейтральный обзор или прикладная рекомендация.
После такого уточнения deep research работает заметно лучше.

​
Практические советы

  • Не запускайте deep research с расплывчатой темой.
  • Сразу задавайте критерии сравнения.
  • Указывайте период времени, если важна актуальность.
  • Указывайте географию, если рынок или правила зависят от страны.
  • Лучше заранее сказать, нужен ли обзор, сравнение, shortlist или рекомендация.
  • Если тема очень большая, иногда полезно сначала сузить её вместе с ботом.

​
Ограничения

Важно понимать и ограничения:
  • этот режим тяжелее и дольше обычного ответа;
  • он зависит от внешнего окружения и настроек;
  • для него нужна заранее уточнённая тема;
  • качество сильно зависит от качества исходного запроса;
  • если тема изначально размыта, отчёт тоже получится размытым.
Deep research усиливает хороший запрос, но не спасает плохую постановку задачи.

​
Когда deep research особенно хорош

Лучше всего он показывает себя в задачах уровня:
  • strategy memo;
  • vendor comparison;
  • technology landscape;
  • market research;
  • long-form analysis;
  • decision support document.
То есть это режим для ситуаций, где вы реально хотите принять решение или быстро собрать серьёзную аналитическую базу.

​
Итог

Deep research — это не просто “поищи в интернете”, а отдельный исследовательский режим Nanobot. Он особенно полезен, когда:
  • тема сложная;
  • нужен большой отчёт;
  • важны критерии сравнения;
  • нужно собрать и структурировать много информации.
Главный секрет хорошего результата простой: сначала чётко сформулировать тему, а уже потом запускать исследование.