用途：deep-research 是一套自主多智能体研究系统，适合技术研究、领域知识、市场分析、架构模式、方案对比和学习复杂主题等需要多来源或综合分析的场景；不适合单一事实查询、特定 URL 抓取或一次搜索即可回答的问题。
主要能力：采用规划、并行研究、文件化发现、综合四步架构。第一阶段由 Query Analyzer 智能体写出 research-plan.md，内容包括查询类型（technical、domain 或 hybrid）、复杂度（simple 对应 2-3 个智能体、moderate 对应 3-4 个、complex 对应 5-6 个）、研究线程及来源建议，以及输出格式建议（brief 或 report）。第二阶段各研究智能体并行执行，调用 exa-search 技能确定来源策略并执行搜索，写入 findings-{thread-name}.md。来源选择以 Exa 为主：代码、API 与库用 mcp__exa__get_code_context_exa，概念、分析与观点用 mcp__exa__web_search_exa，需要视频讲解用 yt-transcribe 技能，一周内的最新消息用 WebSearch 作为回退。第三阶段由 Synthesizer 读取全部发现文件，写成 final-output.md，简单且共识明确的查询约 300 字行动简报，复杂或有冲突发现时约 1500 字结构化报告。
使用方式：复杂查询（4 个以上线程）使用 Task 工具、subagent_type 设为 general-purpose，以获取真正子智能体隔离，并在单条消息中并行派发全部研究智能体；较简单查询（2-3 个线程）可在同一上下文内并行发起所有搜索，再写发现文件。两种方式都要求研究线程并行执行。文件结构为 {scratchpad}/deep-research-{timestamp}/，内含 research-plan.md、findings-*.md 与 final-output.md。
常见错误与限制：不要自己直接研究而不派发智能体，必须使用三阶段架构；发现必须写入文件而非保留在上下文中；研究智能体不得串行执行；不能跳过规划阶段；默认不使用 WebSearch，Exa 才是主要来源，WebSearch 仅用于极新消息。文档列出的停止信号包括只想快速搜一下、觉得不需要写文件、想逐主题研究或认为简单而跳过规划，均应回到完整流程。该资料未提供安装命令、收费、价格与平台信息。