用途：面向需要多角度分析的复杂问题，通过 LLM 自动分解查询、多轮迭代检索、评估信息充分性并动态调整策略，最终生成结构化深度分析报告。
主要能力：将复杂问题分解为多个子查询；迭代搜索收集多源信息；评估信息充分性并调整搜索策略；综合生成报告；返回来源列表与每轮迭代的关键发现。
使用方式：从 services.deepsearch_service.client 导入 DeepSearchClient，实例化后调用 health_check() 做健康检查，调用 search() 执行搜索。search 支持 query、max_iterations（1-5）、queries_per_iteration（1-5）、depth_level（quick/normal/deep）参数。返回 JSON 含 query、report、sources（title、url、relevance、snippet）、iterations、total_iterations、total_sources、elapsed_seconds、search_timestamp。
适用场景：复杂问题多角度分析、需综合多来源信息、需生成完整研究报告。
限制：与单轮 WebSearch 相比，响应时间约 30-120 秒，迭代次数与每轮查询数有上限；资料未提供收费、平台与部署要求等信息。