Deep Research: Kann KI wissenschaftliche Arbeit automatisieren?

Stellen Sie sich vor, KI könnte nicht nur Antworten auf einfache Fragen liefern, sondern ganze Forschungsarbeiten durchführen – von der Hypothesenbildung bis zum fertigen Bericht, komplett mit Quellenangaben. Diese Vision wird durch Deep Research Realität. Deep Research ist eine Klasse von KI-Systemen, die mehrstufige Forschungsabläufe koordiniert. Diese Systeme können Untersuchungen planen und heterogene Beweise aus zahlreichen Quellen wie Webseiten, PDFs, APIs und Datenbanken sammeln. Daraus wiederum können Sie Beweise auswerten, Behauptungen überprüfen und strukturierte, zitierte Ergebnisse erstellen, die für die Überprüfung durch Menschen und für Folgemaßnahmen geeignet sind. In diesem Artikel gibt unser Experte Dr. Julien Siebert einen Einblick in die Funktionsweise dieser neuen Technologie und beleuchtet sowohl die Chancen als auch die technischen und ethischen Herausforderungen, die uns beim Einsatz von Deep Research begegnen.

Was kann Deep Research leisten? Ziele und Anwendungsbereiche:

Das Hauptziel von Deep Research ist die Automatisierung und Erweiterung von End-to-End-Forschungsabläufen, einschließlich Entdeckung, Hypothesenbildung, Versuchs- und Analyseplanung, Evidenzsynthese und Berichterstattung, unter Beibehaltung der Herkunft und unter Einbeziehung menschlicher Aufsicht.

Deep-Research-Frameworks befinden sich noch in der Forschungsphase, doch mögliche zukünftige Einsatzbereiche sind:

• In Wissenschaft und Forschung könnten Deep-Research-Frameworks die Literaturrecherche, die systematische Evidenzsynthese, die Protokollerstellung und das Verfassen von Methoden und Artikeln mit Zitaten automatisieren. Sie könnten auch die Hypothesenprüfung und die Organisation von Experimenten unterstützen, bis zum Einsatz vollautomatischer Closed-Loop-Discovery-Agenten, die Experimente oder Simulationen vorschlagen, Tools ausführen und Hypothesen verfeinern.
• Im Bildungswesen und im persönlichen Wissensmanagement können sie zur Erstellung personalisierter Lernpfade, zur Kuratierung von Wissensdatenbanken und zur Entwicklung von Forschungsassistenten eingesetzt werden (siehe z. B. eines unserer Referenzprojekte: Data-Treasure).
• Wirtschaft: In Unternehmen könnten solche Frameworks die Wettbewerbsanalyse, die Investmentforschung, Designentscheidungen oder das automatisierte Arbeiten unterstützen.

Kernkomponenten eines Deep-Research-Systems

Generative KI-Modelle bilden das Herzstück solcher Frameworks. Diese Modelle bieten mehrere Möglichkeiten:

• In erster Linie können sie Artikel, Diagramme, Videos usw. verstehen.
• Zweitens können sie aufgrund neuartiger Schlussfolgerungs- und Werkzeugauswahlfähigkeiten Pläne erstellen, Ziele in Teilaufgaben zerlegen und die geeigneten Werkzeuge für jede Teilaufgabe auswählen.
• Darüber hinaus können sie mit Webseiten, APIs und GUIs interagieren.

Für Deep-Research-Aktivitäten sind diese Modelle zwar notwendig, aber nicht ausreichend. Auch die umgebenden Tools und die agentenbasierten Schichten (auch Scaffolding genannt) sind erforderlich.

Grundsätzlich bestehen Deep-Research-Frameworks aus vier technischen Hauptdimensionen:

1. Generative KI-Modelle: Die Aufgabe solcher Komponenten ist das Verständnis natürlicher Sprache (sei es in Artikeln, auf Webseiten oder in Benutzereingaben). Dazu gehören mehrstufige Schlussfolgerungen (z. B. Chain-of-Thought-Strategien), die Verarbeitung langer Kontexte und gespeicherte Memory.
2. Tool-Nutzung und Interaktion mit der Umgebung: Die Aufgabe solcher Komponenten besteht darin, Tools (z. B. über MCP) abzurufen, zu authentifizieren und mit ihnen zu interagieren sowie mit Webseiten, Suchmaschinen, über APIs oder direkt über GUIs.
3. Aufgabenplanung und Ausführungskontrolle: Die Rolle dieser Komponente ist die Aufgliederung von Zielen in Teilaufgaben, die Planung und Parallelisierung von Vorgängen, die Überwachung des Fortschritts, die Wiederholung und Wiederherstellung nach Fehlern sowie die Koordination mehrerer Agenten.
4. Wissenssynthese und Ausgabegenerierung: Diese Komponenten haben die Aufgabe, Quellen zu bewerten, Widersprüche zu erkennen, Beweise mit Zitaten zusammenzufassen und strukturierte Berichte sowie interaktive Ausgaben zu generieren.

Warum Deep Research heute machbar ist!

Die Vision von Deep Research ist keine Science-Fiction mehr. Jüngste Fortschritte in der KI haben sich vom theoretischen Konzept zu einer praktikablen Realität weiterentwickelt.

• Zunächst gibt es inzwischen deutlich leistungsfähigere Modelle. Moderne LLMs weisen eine verbesserte Argumentationsfähigkeit auf, können mit wesentlich größeren Kontextfenstern umgehen und bieten teilweise multimodale Funktionen.
• Außerdem gibt es Fortschritte bei Argumentationstechniken. Techniken wie »Chain-of-Thought« (Gedankenkette), »Tree-of-Thought« (Gedankenbaum), Selbstkonsistenz und Unsicherheitsschätzungen ermöglichen es KI-Systemen, komplexe Probleme in logischen Schritten zu lösen. Das macht ihre Schlussfolgerungen verlässlicher und nachvollziehbarer.
• Tool-Ökosysteme und KI-Agenten haben sich in letzter Zeit rasant entwickelt. Agent-Frameworks, Browser-Automatisierungsbibliotheken, Workflow-Engines und Tool-Wrapper erleichtern die Interaktion mit der Umgebung.
• Multimodale Datenerfassung und strukturierte Extraktion haben sich in letzter Zeit durch große Nachfrage deutlich verbessert. Robuste PDF-/Tabellen-/Diagramm-Parser und Bild-Sprach-Modelle erleichtern die Verwendung wissenschaftlicher und geschäftlicher Dokumente.
• Schließlich ermöglichen eine effiziente Modellbereitstellung (vLLM, Ollama, LightLLM), containerisierte Bereitstellungen und zahlreiche Open-Source-Projekte erste Experimente ohne Cloud-Integration.

Herausforderungen für den Einsatz von Deep Research

Trotz der beeindruckenden Fortschritte von Deep Research gilt: Die Vision ist faszinierend, aber der Weg in die Praxis stellt Entwickler vor erhebliche Hürden. Die folgenden Abschnitte beleuchten die wichtigsten technischen und operativen Herausforderungen und zeigen, wie diese erfolgreich gemeistert werden können.

Faktenkontrolle und Vermeidung von Halluzinationen:

Bei der Kontrolle von Fakten und Halluzinationen ist es erforderlich, dass jede wesentliche Aussage auf nachprüfbaren Quellen basiert oder ausdrücklich als unsicher gekennzeichnet wird. Dafür sind strikte Nachverfolgbarkeitsmechanismen für die Herkunft von Informationen, die Bestätigung von Informationen durch mehrere Quellen, spezialisierte Prüfer‑ oder Verifikationsmodelle sowie konservative Synthese‑Standardeinstellungen für risikobehaftete Ergebnisse notwendig.

Erklärbarkeit und Reproduzierbarkeit:

Erklärbarkeit und Reproduzierbarkeit verlangen nachvollziehbare Denkpfade, Snapshots der verwendeten Quellen sowie versionierte Pipelines und Modelle, um wissenschaftlichen Standards gerecht zu werden. Praktisch bedeutet das umfassendes Logging von Zwischen‑Schritten, die Verknüpfung von Belegen mit Zitaten und die Bereitstellung exportierbarer Prüfprotokolle zur menschlichen Überprüfung.

Datenschutz, Sicherheit und Compliance:

Datenschutz, Sicherheit und Compliance erfordern Mandantentrennung sowie die Einhaltung juris­diktionsspezifischer Regelungen wie DSGVö; ebenso wichtig ist die sichere Ausführung, wenn Agenten auf interne Systeme zugreifen. Geeignete Maßnahmen umfassen u.a. On‑Premises‑Deployments für sensible Daten, strikte Zugriffskontrollen, Isolation von Abfragen und Ergebnissen sowie vollständige Audit‑Protokolle.

Geistiges Eigentum und Attribution:

Geistiges Eigentum und Attribution stellen die Notwendigkeit korrekter Zitationen, lizenzkonformer Handhabung und Klarheit darüber, ob Ausgaben derivativ sind, in den Vordergrund. Technisch sinnvoll sind lizenzbewusste Retrieval‑Strategien, Prüfungen auf Vollständigkeit der Zitationen und explizite Richtlinien zur Lizenzierung der generierten Inhalte.

Evaluation und Benchmarks:

Bei Evaluation und Benchmarks besteht ein Defizit an einheitlichen End‑to‑End‑Metriken, die Literatur‑Synthese, Methodenkritik und Reproduzierbarkeit abbilden. Die pragmatische Vorgehensweise besteht darin, Multi‑Task‑Benchmarks mit domänenspezifischen Suiten zu kombinieren und zusätzliche, aufgabenspezifische Metriken sowie Expertenbewertungen einzuführen.

Ressourcen und Zugänglichkeit:

Ressourcen- und Zugangsbarrieren resultieren daraus, dass Rechenleistung und Kosten kleinere Teams oder offene Forschung ausschließen können. Empfehlenswert sind hybride Architekturen: lokale Prototypen mit Open‑Source‑Modellen, Verschiebung kritischer Produktionspfade auf verwaltete Dienste und Optimierung durch effiziente Serving‑Stacks.

Interoperabilität und Standards:

Interoperabilität und Standards sind problematisch, weil Agenten‑ und Tool‑Schnittstellen über Anbieter hinweg fragmentiert sind. Daher sollte auf Pluggability geachtet und die Einführung aufkommender Protokolle (z. B. MCP, A2A) sowie standardisierter Nachrichtenformate für die Agentenkoordination vorangetrieben werden.

Multimodalität und fachliche Tiefe:

Multimodale Verarbeitung und fachliche Tiefe bleiben herausfordernd, weil die robuste Extraktion und Interpretation von Abbildungen, Simulationen oder fachspezifischen Methoden (etwa klinische Studien) noch brüchig ist. Abhilfe schafft Investition in domänenspezifische Daten, anzupassende Modelle und Schleifen mit menschlicher Prüfung.

So gelingt die Umsetzung: Praxistipps

Wir empfehlen, mit engen, wertstiftenden Pilotprojekten zu beginnen – beispielsweise mit strukturierten Literaturzusammenfassungen mit Zitationen –, bevor automatisierte experimentelle Entscheidungen umgesetzt werden. Bereits bei der Datenaufnahme sollten Herkunftsangaben, Snapshots und Versionierung integriert werden. Modulare Architekturen sind zu bevorzugen, damit Modelle und Werkzeuge bei Bedarf ausgetauscht werden können. An kritischen Stellen sind menschliche Kontrollpunkte für Verifikation und Entscheidungen einzubauen; zu messen sind dabei Korrektheit, Latenz, Kosten und Vertrauenskennzahlen. Deployments sind wie Produktionssysteme zu behandeln: Monitoring, Alerting, sichere CI/CD‑Pipelines und Kosten‑Telemetrie sind von Beginn an zu implementieren.

Deep Research verlagert das Problem von »einem Modell eine Frage stellen« zu »einen Forschungsprozess durchführen« und kombiniert dabei Planung, Tool-Einsatz, multimodale Erfassung und rigorose Synthese. Die jüngsten Fortschritte bei Modellen und Systemen ermöglichen zwar praktische Pilotprojekte, für den Erfolg in der Produktion ist jedoch eine starke Technik in den Bereichen Grounding, Provenienz, Datenschutz, IP, Bewertung und Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI erforderlich.

Referenzen:

Xu, Renjun, and Jingwen Peng. „A Comprehensive Survey of Deep Research: Systems, Methodologies, and Applications.“ arXiv preprint arXiv:2506.12594 (2025).

Heidrich, Jens, et al. „Building AI innovation labs together with companies.“ arXiv preprint arXiv:2203.08465 (2022).