编者按：各家公司推出的AI 研究工具吹得天花乱坠，但实际用起来却常常“翻车”。本文用真金白银换来了一份超详细的“避坑指南”，教你如何调教 AI，让它从一个“啥都懂点儿的实习生”变身为你真正的“专属分析师”。文章来自编译。
ChatGPT 深度研究（Deep Research）功能的发布，对我来说简直是个“顿悟”时刻。作为一个非技术出身的人，这是我第一次看到 AI 把我工作中最核心、也是我最擅长的部分，从头到尾都给自动化了。
以前我得花好几个小时手动去谷歌上搜东西，然后整理结果，现在几分钟就能拿到一份 20 页的报告。太震撼了。
不过，跟所有 AI 工具一样，最初的兴奋劲儿一过，我就发现这玩意儿产出的结果其实挺糙的。来源可疑、方法论站不住脚、格式乱七八糟跟一堵墙似的文字——你能想到的毛病，我在深度研究报告里都见过。
潜力是明摆着的，但要说真能像宣传的那样，成为一个“随时待命的麦肯锡分析师”，似乎也不完全准确。至少，你得花点功夫去了解和解决这个工具的弱点才行。
在摸索的过程中，我也在网上找过一些攻略。但让我惊讶的是，大部分攻略都太过泛泛而谈了，根本没法落地。
所以，我决定自己写一篇关于 AI 研究智能体的终极指南。
不吹不黑——全是我真金白银换来的经验教训，告诉你什么方法管用，什么不管用，以及怎么才能得到最好的结果。里面还包含了实际的并排对比案例，这样你就能直观地看到我提议的最佳实践到底有多大作用。
我们会涵盖以下内容：
我是如何看待深度研究功能的核心应用场景以及它的局限性的
哪种 AI 研究工具最适合做什么任务（包括比 200 美元💵的 ChatGPT Pro 套餐更便宜的替代品）
如何写出高效的提示词，让你每次都能得到顶尖的输出结果
如何从最终报告中榨取最大价值
我是如何看待用于研究的 AI 工具的
AI 研究代理这东西非常有用——不管你做什么工作。“研究”这个词听起来可能更像是学术圈或者某些初级岗位的活儿；但你仔细想想，我敢打赌你肯定也花了不少时间在这上面。
比方说：
作为产品经理，你在研究竞争对手的产品
作为创始人，你在学习关于销售税、工资单或者股权结构表计算的知识
如果你是做业务运营（BizOps）的，你的整个工作基本上就是每周快速上手一个新话题，以便能做出成绩，然后接着搞下一个。
AI 研究智能体能帮你搞定所有这些事，甚至更多。而且它们不只在工作上有用。
根据我的经验，高级的应用场景有这些：
AI 可以把完成这些事情所需的时间减少 80% 到 90%。但是：千万别在没有监督的情况下把这些任务完全外包出去。如果你盲目地把输出结果用在任何重要的事情上，你肯定会吃大亏。
这些 AI 智能体，至少在目前的版本里，需要你手把手地教才能生成靠谱的东西。而要扮演好这个关键的“管理者”角色，你就得知道该注意些什么。
需要注意的五大问题
问题一： AI 智能体不会主动询问它需要的背景信息
正如你在下面的详细比较中会看到那样，大多数 AI 研究工具不会主动询问背景信息，只会利用你在提示词里提供的信息。
就像一个急于求成的分析师，它们会直接开始干活，即使它们根本不知道你到底想用这份报告做什么。
而且就算这些智能体真的问了上下文信息（比如因为你让它问了）：
问题并不总能涵盖所有重要的方面，而且
如果你的回答不够充分，它们也绝不会追问
