編者按：各家公司推出的AI 研究工具吹得天花亂墜，但實際用起來卻常?！胺嚒薄１疚挠谜娼鸢足y換來了一份超詳細的“避坑指南”，教你如何調教 AI，讓它從一個“啥都懂點兒的實習生”變身為你真正的“專屬分析師”。文章來自編譯。

ChatGPT 深度研究（Deep Research）功能的發布，對我來說簡直是個“頓悟”時刻。作為一個非技術出身的人，這是我第一次看到 AI 把我工作中最核心、也是我最擅長的部分，從頭到尾都給自動化了。

以前我得花好幾個小時手動去谷歌上搜東西，然后整理結果，現在幾分鐘就能拿到一份 20 頁的報告。太震撼了。

不過，跟所有 AI 工具一樣，最初的興奮勁兒一過，我就發現這玩意兒產出的結果其實挺糙的。來源可疑、方法論站不住腳、格式亂七八糟跟一堵墻似的文字——你能想到的毛病，我在深度研究報告里都見過。

潛力是明擺著的，但要說真能像宣傳的那樣，成為一個“隨時待命的麥肯錫分析師”，似乎也不完全準確。至少，你得花點功夫去了解和解決這個工具的弱點才行。

在摸索的過程中，我也在網上找過一些攻略。但讓我驚訝的是，大部分攻略都太過泛泛而談了，根本沒法落地。

所以，我決定自己寫一篇關于 AI 研究智能體的終極指南。

不吹不黑——全是我真金白銀換來的經驗教訓，告訴你什么方法管用，什么不管用，以及怎么才能得到最好的結果。里面還包含了實際的并排對比案例，這樣你就能直觀地看到我提議的最佳實踐到底有多大作用。

我們會涵蓋以下內容：

我是如何看待深度研究功能的核心應用場景以及它的局限性的

哪種 AI 研究工具最適合做什么任務（包括比 200 美元的 ChatGPT Pro 套餐更便宜的替代品）

如何寫出高效的提示詞，讓你每次都能得到頂尖的輸出結果

如何從最終報告中榨取最大價值

我是如何看待用于研究的 AI 工具的

AI 研究代理這東西非常有用——不管你做什么工作?！把芯俊边@個詞聽起來可能更像是學術圈或者某些初級崗位的活兒；但你仔細想想，我敢打賭你肯定也花了不少時間在這上面。

比方說：

作為產品經理，你在研究競爭對手的產品

作為創始人，你在學習關于銷售稅、工資單或者股權結構表計算的知識

如果你是做業務運營（BizOps）的，你的整個工作基本上就是每周快速上手一個新話題，以便能做出成績，然后接著搞下一個。

AI 研究智能體能幫你搞定所有這些事，甚至更多。而且它們不只在工作上有用。

根據我的經驗，高級的應用場景有這些：

AI 可以把完成這些事情所需的時間減少 80% 到 90%。但是：千萬別在沒有監督的情況下把這些任務完全外包出去。如果你盲目地把輸出結果用在任何重要的事情上，你肯定會吃大虧。

這些 AI 智能體，至少在目前的版本里，需要你手把手地教才能生成靠譜的東西。而要扮演好這個關鍵的“管理者”角色，你就得知道該注意些什么。

需要注意的五大問題

問題一： AI 智能體不會主動詢問它需要的背景信息

正如你在下面的詳細比較中會看到那樣，大多數 AI 研究工具不會主動詢問背景信息，只會利用你在提示詞里提供的信息。

就像一個急于求成的分析師，它們會直接開始干活，即使它們根本不知道你到底想用這份報告做什么。

而且就算這些智能體真的問了上下文信息（比如因為你讓它問了）：

問題并不總能涵蓋所有重要的方面，而且

如果你的回答不夠充分，它們也絕不會追問