AI 研究助理大比拼：五款主流工具深度测评与选择指南

AI 研究助理兴起：谁能真正帮你做好功课？

信息时代的研究工作，常常意味着在海量数据中跋涉。过去，研究者需要手动搜索、筛选、整理信息，再将关键内容喂给像 ChatGPT 这样的大语言模型进行分析。但随着 OpenAI 推出其 Deep Research 功能，局面开始改变。这类新型 AI 工具承诺能自动化整个研究流程：用户只需提出问题，AI 就能自主搜索网络、分析资料，并生成一份带引用的报告。这背后通常由先进的大语言模型驱动，如 OpenAI 的 o3，它们不仅利用预训练知识，还能主动获取最新信息并执行多步推理。

OpenAI 的尝试迅速引发了行业跟随。2023年3月以来，多家公司纷纷推出了自家的自动化研究工具或 AI 代理（Agent），它们通常被称为 "AI 搜索助理" 或 "深度研究" 工具。这些工具的核心理念相似：利用强大的 AI 模型能力，结合网络搜索，自主执行研究任务并交付成果。

本文将目光投向市面上几款备受关注的此类产品，旨在通过一次实际测试，探究它们的表现差异、能力边界以及各自的最佳适用场景。参与此次对比的工具包括：

• Gemini Deep Search：基于 Google 的 Gemini 系列模型，强调信息综合分析能力。
• Grok 3 Deep Search：利用 xAI 的 Grok 3 模型，设计用于独立执行任务，可能更侧重实时信息。
• Manus：一个支持多种 AI 模型（如 Anthropic 的 Claude 和阿里的 Qwen）的平台，以执行多步骤任务见长。
• Mita AI 浅度研究：结合其 R1 模型进行逻辑框架拆解，并使用自研模型执行网页搜索与整合。
• Zhipu AutoGLM：基于 Zhipu AI 的大语言模型，通过图形用户界面（GUI）模拟用户操作，自主控制数字设备进行信息收集与处理。

为了解这些工具的实际表现，我们向这五款产品提出了同一个相对复杂的研究任务。

对比测试：生成 AI 模型研究报告

任务要求：

根据以下提纲，交付一篇约5000字的 AI 模型研究报告：

1. 当代大语言模型概览（如 GPT 系列、Claude、LLaMA、DeepSeek 等）
2. 各家模型特点与适用场景对比
3. 模型能力边界与局限性分析
4. 开源与闭源模型选择策略
5. 模型 API 基础使用教程
6. 大模型技术原理简明解读

执行情况：

• Gemini Deep Search：耗时 8 分钟，搜索超过 300 个网页。
• Grok 3 Deep Search：耗时 6 分钟，搜索超过 160 个网页。
• Manus：耗时 21 分钟，报告执行了 8 个子任务。
• Mita AI 浅度研究：耗时 7 分钟，搜索超过 300 个网页。
• Zhipu AutoGLM：耗时 16 分钟，搜索 71 个网页。

注： 等待时长和搜索量仅为本次测试的参考数据，实际表现可能因任务复杂度、网络状况和服务器负载而异。

各工具回答摘要：

(图片展示了各工具生成报告的部分截图或摘要)

独立评估：Claude 3.7 的犀利点评

为了获得一个相对客观的第三方视角，我们将这五份生成的报告提交给 Anthropic 的 Claude 3.7 模型进行评估。以下是 Claude 3.7 对各份报告的评价摘要：

Zhipu AutoGLM
报告试图模仿学术论文格式，引用了71个参考文献，但这反而显得内容空洞。语言过于学术化，像是在用华丽辞藻掩盖实质内容的不足。对模型优劣的分析如同复述产品说明，缺乏深度洞察。

Manus
报告走向了另一个极端，以“面向决策者”为名，过度简化了复杂的技术问题，将深度分析变成了肤浅的营销文案。如同用儿童读物讲解量子物理，既不深入也不够准确。

Gemini Deep Search
报告采用了学术写作风格，但大量引用标记干扰了阅读流畅性。行文冗长，解释简单概念也占用过多篇幅，并未增加实质信息。声称面向非技术人员，却仍充斥未解释的专业术语，目标未能达成。

Grok 3 Deep Search
提供了简明和详细两个版本是其特点，但也暴露了内容一致性问题。简明版过于简化，详细版中的一些预测（如对2025年的预测）缺乏充分的论证基础和必要的假设说明，显得有些投机。

Mita AI 浅度研究
大量使用表格来结构化信息，提高了信息获取效率，但过度依赖表格和分隔符导致内容呈现机械化，缺乏叙事连贯性和深度。技术解释与实际应用场景联系不足，商业成本分析也缺乏针对不同规模企业的差异化考量，建议显得“一刀切”。

Claude 3.7 的总体看法：
这五份报告都试图用不同的“包装”来掩盖内容上的短板。无论是学术风、商业风还是技术风，似乎都未能触及核心——对技术本质的深入理解和对实际应用的深度思考。例如，报告中对 DeepSeek 的过度关注可能反映了行业对新技术的普遍追捧，而对数据隐私、伦理合规等关键问题的轻描淡写则暴露了分析视角的局限。一份优秀的技术调研报告应提供真知灼见和务实分析，而非玩弄文字游戏。从这个标准看，这五份报告均有提升空间。

综合表现与评分

基于 Claude 3.7 的评价和对报告内容的直接审阅，可以对各工具在本次测试中的表现进行一个综合评估：

(图片展示了基于测试结果的综合打分图)

• Gemini Deep Search：内容组织较好，覆盖范围广，多语言支持是其优势。
• Mita AI 浅度研究：表现全面且平衡，在技术深度和可读性之间结合得较好。
• Grok 3 Deep Search：语言风格灵活（双版本），实用性导向较强。
• Zhipu AutoGLM：技术内容准确性较高，但可读性对非专业人士有限。
• Manus：报告简洁易懂，但牺牲了分析深度。

如何选择：不同场景下的使用建议

基于本次测试和各工具的特点，以下是一些选择建议：

搜索特点概览：

• Gemini Deep Search：搜索范围广阔，擅长整合全球多语言资源，但在理解深度中文内容方面可能不如本土化产品。
• Grok 3 Deep Search：实时性强，尤其在商业信息和新闻方面表现突出，但技术内容的深度相对较弱。
• Zhipu AutoGLM：引用的参考文献质量较高，对技术概念理解深入，但搜索范围相对聚焦。
• Mita AI 浅度研究：中英文信息整合能力强，对专业领域的覆盖较全面，结构化信息提取准确。
• Manus：(本次测试侧重报告生成，其搜索特点未充分展现，但平台设计支持多源信息整合和复杂工作流)。

搜索与研究能力初步排名 (基于本次测试)：

1. Mita AI 浅度研究：在专业领域的深度搜索、中英文双语处理方面表现突出。
2. Gemini Deep Search：通用性最强，全球资源覆盖面广。
3. Zhipu AutoGLM：处理中文技术文献和深度理解方面有优势。
4. Grok 3 Deep Search：在获取实时商业信息和新闻方面领先。
5. Manus：强项可能在于任务执行的灵活性和多模型调用，而非单纯的搜索排名。

场景化推荐：

• 学术研究：优先考虑 Zhipu AutoGLM (参考文献质量高)，其次是 Mita AI (专业领域覆盖)。
• 商业分析：优先考虑 Grok 3 (实时性、商业信息)，其次是 Gemini (全球视野)。
• 技术开发：优先考虑 Mita AI (文档理解、结构化提取)，其次是 Zhipu AutoGLM (技术深度)。
• 日常信息获取/通用研究：优先考虑 Gemini (覆盖广)，其次是 Grok 3 (时效性)。
• 深度中文内容研究：优先考虑 Zhipu AutoGLM 或 Mita AI，它们对本土语言和语境的理解更优。

重要提示：

• 交叉验证：对于关键信息或重要决策，强烈建议使用至少两款不同的工具进行对比验证，以确保信息的准确性和完整性。
• 任务匹配：没有万能工具。选择哪款产品，很大程度上取决于具体的研究任务、所需信息的类型（实时 vs. 深度，技术 vs. 商业）以及对报告格式和深度的要求。
• 测试局限性：本次对比仅基于单一任务。像 Manus 这样强调任务流和多格式交付能力的工具，其优势可能在其他类型的任务中才能完全体现。此外，用户界面、成本、API 集成能力等也是实际选择中需要考虑的因素。

这些 AI 研究助理工具无疑代表了信息获取和分析方式的未来趋势。虽然目前各有优劣，但它们的发展速度很快，值得持续关注。选择合适的工具，并学会有效地使用它们，将大大提升研究和决策的效率。