Skip to main content

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.velesagent.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

​
Глубокое исследование (Deep Research)

Deep Research — это специализированный навык для решения масштабных исследовательских задач. Это не просто «поиск в интернете» и не режим для получения короткого ответа. Это отдельный процесс, в ходе которого Велес собирает большой объем информации, структурирует его по подтемам и готовит итоговый аналитический материал. Если вам нужно общее описание всех возможностей, начните со статьи Навыки Велеса: простое объяснение. Если вас интересует техническая схема работы системы навыков, откройте Навыки Велеса: подробный справочник.

​
Когда Deep Research действительно необходим

Этот режим наиболее эффективен, когда задача:
  • является комплексной и многогранной;
  • требует высокой степени детализации;
  • подразумевает сравнение различных вариантов;
  • опирается на большое количество источников информации;
  • не может быть раскрыта в рамках короткого сообщения;
  • должна завершиться подготовкой структурированного отчёта.
Типичные примеры использования:
  • сравнение технологий, фреймворков или платформ;
  • комплексное исследование рыночной ниши;
  • анализ и выбор поставщиков услуг;
  • сбор аргументов «за» и «против» для различных подходов;
  • изучение юридических, экономических или продуктовых аспектов вопроса;
  • подготовка базы для принятия стратегических решений.

​
Когда Deep Research не рекомендуется

Этот режим часто бывает избыточен, если вам требуется:
  • быстро узнать конкретный факт (например, дату события);
  • получить краткую справочную информацию;
  • пересказать содержание одной статьи;
  • проверить актуальную цену товара;
  • найти конкретный документ или ссылку.
Для решения таких задач лучше использовать стандартные инструменты или более простые навыки.

​
Главное правило: тема должна быть конкретизирована

Это критически важный этап. Deep Research не предназначен для работы с расплывчатыми или слишком общими запросами. Плохой запрос:
  • «Расскажи про JavaScript-фреймворки» (слишком общо).
Хороший запрос:
  • «Сравни React, Vue и Angular для разработки корпоративных SPA в 2026 году. Сделай акцент на производительности, зрелости экосистемы, рисках найма специалистов и долгосрочной поддержке».
Чем точнее будут определены следующие параметры:
  • тема исследования;
  • временной период;
  • география (если применимо);
  • критерии сравнения;
  • целевая аудитория;
  • желаемый формат и структура результата;
тем качественнее и полезнее будет финальный отчёт.

​
Как правильно сформулировать запрос

Качественный запрос на исследование обычно включает:
  1. Предмет исследования.
  2. Временные рамки актуальности данных.
  3. Географическую привязку (если она важна).
  4. Четкие критерии для сравнения.
  5. Конечную цель работы.
  6. Ожидаемый формат результата.
Пример хорошей формулировки: «Проведи глубокое исследование домашних солнечных панелей для частного дома в Центральной Европе в 2026 году. Сравни стоимость установки, срок окупаемости, эффективность зимой, требования к обслуживанию и доступность поставщиков». Ещё один хороший пример: «Сделай deep research по выбору open-source BI-платформы для среднего B2B SaaS. Сравни Metabase, Superset и Redash по внедрению, RBAC, embedded analytics, нагрузке на поддержку и стоимости владения».

​
Что происходит во время deep research

Для пользователя это выглядит как один большой режим исследования. На практике Велес:
  • разбивает тему на части;
  • ищет много источников;
  • анализирует найденное;
  • собирает промежуточные выводы;
  • подготавливает структурированный итоговый материал.
Важно понимать:
  • это медленнее обычного ответа;
  • это требует более чёткого запроса;
  • это обычно даёт более длинный и серьёзный результат.

​
Чего ожидать на выходе

Обычно результат deep research — это уже не просто ответ в пару сообщений, а полноценный отчёт. Как правило, вы можете ожидать:
  • структуру по разделам;
  • сравнение вариантов;
  • ссылки на источники;
  • выводы;
  • более глубокую аргументацию, чем в обычном ответе.
То есть цель deep research — не просто “что-то рассказать”, а дать материал, на который можно опереться дальше.

​
Когда нужно сначала поговорить с ботом, а потом запускать research

Это очень частый правильный сценарий. Сначала полезно уточнить:
  • что именно вы хотите исследовать;
  • какие критерии важны;
  • что для вас считается хорошим результатом;
  • насколько широким должен быть обзор;
  • нужен ли нейтральный обзор или прикладная рекомендация.
После такого уточнения Deep Research работает гораздо точнее и эффективнее.

​
Практические советы для пользователей

  • Избегайте запуска исследования с размытыми формулировками.
  • Сразу фиксируйте ключевые критерии сравнения.
  • Указывайте временные рамки, если данные быстро устаревают.
  • Обозначайте географию, если рыночные условия зависят от региона.
  • Четко формулируйте ожидаемый вид результата (обзор, шорт-лист, детальное сравнение).
  • Если тема кажется слишком масштабной, сузьте её в диалоге с ботом перед стартом.

​
Ограничения режима

Необходимо учитывать следующие аспекты:
  • режим требует больше времени и ресурсов (вычислительных и токенов);
  • работоспособность зависит от конфигурации окружения;
  • результат напрямую зависит от качества постановки задачи;
  • если исходный запрос лишен конкретики, итоговый отчёт также будет поверхностным.
Deep Research многократно усиливает качественный запрос, но не может самостоятельно исправить ошибки в постановке задачи.

​
Когда Deep Research проявляет себя лучше всего

Режим идеально подходит для создания документов такого уровня, как:
  • стратегические меморандумы (strategy memo);
  • детальные сравнения вендоров (vendor comparison);
  • обзоры технологических ландшафтов (technology landscape);
  • классические маркетинговые исследования (market research);
  • глубокий лонгрид-анализ (long-form analysis);
  • документы для поддержки принятия решений (decision support document).
Этот режим предназначен для ситуаций, когда вам требуется собрать серьезную аналитическую базу и получить обоснованные выводы.

​
Итог

Deep Research — это не просто «расширенный поиск», а отдельный исследовательский алгоритм работы Велес. Он незаменим в случаях, когда:
  • тема требует глубокого погружения;
  • необходим детальный и структурированный отчёт;
  • критически важны критерии сравнения;
  • требуется системный подход к обработке больших объемов информации.
Главный залог успеха: сначала четко сформулируйте задачу, а затем доверьте исследование Велес.