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英伟达发布全新通用深度研究系统 UDR，支持任意LLM接入与个性化定制

近日，英伟达发布了一项重磅研究成果——通用深度研究系统（Universal Deep Research, UDR），该系统具备高度灵活性，支持接入任意大语言模型（LLM），并允许用户自定义研究策略与模型组合。这一突破性进展为AI智能体的应用带来了全新的可能性，尤其在企业级研究与自动化任务中展现出巨大潜力。

突破传统限制，UDR实现策略自定义与LLM自由切换

不同于以往深度研究工具（DRT）采用的硬编码方式，UDR首次实现了用户自定义研究策略的执行能力。用户无需进行模型微调或额外训练，即可通过自然语言定义研究流程，系统会自动将其转化为可执行代码，交由智能体完成任务。这一特性极大降低了使用门槛，同时提升了系统的适应性与扩展性。

UDR系统架构解析：用户界面+代理逻辑双驱动

一个完整的UDR系统由两大部分构成：图形化用户界面与智能代理逻辑模块。前者用于接收研究提示、展示进度更新和最终报告；后者则负责实际执行，包括代码代理和LLM代理两种形式。代码代理通过协调语言模型与工具组合实现任务调度，LLM代理则直接调用模型推理能力完成研究步骤。

与传统DRT相比，UDR具备三大核心优势

1. 自然语言策略定制：用户可用自然语言编写研究流程，系统自动编译为可执行代码。
2. 模型无关架构设计：兼容任意大语言模型，支持跨平台、跨架构模型接入。
3. 高效资源调度机制：流程控制由CPU执行，LLM仅在必要时调用，大幅节省计算资源。

这些优势使得UDR在处理复杂研究任务时，不仅能提升效率，还能有效控制成本，特别适用于金融、科研、医疗等对信息准确性与执行效率要求较高的行业。

高效执行机制：降低GPU负载，提升响应速度

UDR的一大亮点在于其双重高效设计。研究流程的调度完全由CPU运行的代码控制，仅在必要时调用LLM，并且每次调用只处理经过精简的文本片段。这种设计不仅减少了GPU资源消耗，还显著降低了任务延迟和整体成本，使得深度研究更加高效和经济。

当前局限与未来展望

尽管UDR系统展现出强大潜力，但仍存在一些技术挑战。例如，系统的执行准确性高度依赖底层AI模型生成代码的质量，当策略描述模糊时，可能出现逻辑错误。此外，系统默认用户策略是合理可行的，无法主动优化或修正策略本身，任务执行过程中也不支持实时干预。

对此，英伟达团队已提出多项优化方向，包括构建可编辑的策略库、增强用户对LLM推理过程的控制力，以及探索自动化策略生成机制。目前UDR仍处于原型阶段，尚未正式发布，但其未来应用前景令人期待。