用途：通过 OpenAI 或 Google Gemini 的 Deep Research API 对复杂主题执行深度研究，并以子命令架构稳定管理长时间任务。
主要能力：v2.0 将 v1.0 的单进程阻塞方式改为子命令架构，解决 Bash 超时与研究耗时冲突、崩溃丢失结果等问题。提供 start（立即返回 session_id）、status（单次查询）、poll（轮询至完成）、result（获取并保存结果）、list（列出全部会话）、run（兼容 v1.0 的 start+poll）六个子命令。支持 OpenAI 的 o3-deep-research、o4-mini-deep-research 与 Google 的 deep-research-pro-preview-12-2025，均为异步 background 方式。具备 Smart Provider Selection，可按关键词或 quality/cost/auto/manual 策略选择提供商，使用历史存于 logs/usage_patterns.json。
使用方式：需先设置 API 密钥，OpenAI 用 export OPENAI_API_KEY="your-api-key"，Google 用 export GEMINI_API_KEY="your-api-key"；安装依赖 pip install openai 或 pip install google-genai。典型流程为 start 启动、poll 轮询、result 取回结果，例如 python scripts/deep_research.py start "研究主题" --auto。结果默认保存到 docs/research/，文件名格式为 {slug}-{provider}-{date}.md。State 文件以 JSON 存于 state/ 目录，默认 72 小时后清理。
适用场景：需要多来源、结构化、较长时间的综合研究，如市场分析、技术对比、趋势报告。
限制：需各提供商 API 密钥；Deep Research 模型成本高于普通模型；不适合简单问答；OpenAI 仅支持上述两个模型；Google 最长约 60 分钟，不支持音频输入与流式输出；轮询有最大次数限制（Zombie Guard），超限自动中断，可重新 poll 恢复。具体价格与更多平台细节暂未提供。