Tiefenrecherche

Die Tiefenrecherche ist ein Composer-Modus, der eine Frage an einen spezialisierten Rechercheur-Agent übergibt. Der Agent plant die Arbeit als Liste von Unterfragen, sucht mit Tavily im offenen Web, liest die vielversprechendsten Seiten, verfolgt den Fortschritt in einer To-do-Karte, die du live mitlesen kannst, und schließt mit einem PDF-Bericht ab, der jede genutzte Quelle zitiert. Greif danach, wenn die Frage offen ist, die Antwort Belege braucht und du sonst eine Stunde mit zwanzig Browser-Tabs verbringen würdest.

Diese Seite deckt die Tiefenrecherche-Oberfläche von Anfang bis Ende ab — wann du sie wählst, wie der Ablauf aussieht, das Budget, das sie davor bewahrt, ewig zu laufen, und woher die zitierten Quellen kommen. Die Mechanik des Agents hat dieselbe Form wie jeder andere Tale-Agent (siehe Agent-Konzepte); ungewöhnlich sind hier der Live-To-do-Plan und die Tavily-Integration, die die Suchen antreibt.

Wann du danach greifst

Die Tiefenrecherche schlägt einen gewöhnlichen Chat bei Fragen, deren Wert nicht das bestehende Wissen des Modells ist, sondern das Zusammentragen aktueller, belegter Information. Drei Signale, dass es der richtige Modus ist:

• Die Frage ist offen („was ist der aktuelle Konsens zu…", „vergleiche die drei führenden…").
• Du willst Zitate — ein Zitat ohne URL ist eine Vermutung.
• Du nimmst zwei bis zehn Minuten Wartezeit für einen geschriebenen Bericht statt einer Chat-Antwort in Kauf.

Für schmale Faktenfragen („was ist die Hauptstadt des Senegal") ist ein gewöhnlicher Chat schneller und genauso korrekt. Für Fragen zu deinen eigenen Daten („was hat der Kunde letzten Dienstag im Call gesagt") ist ein Agent mit Wissens-Bindungen die richtige Form — die Tiefenrecherche liest nur das offene Web, nicht deine Wissensdatenbank.

Tiefenrecherche öffnen

Öffne das Plus-Menü des Composers — Modi wohnen unter der Überschrift Modi, und Deep research erscheint dort, sobald der Rechercheur-Agent verfügbar ist. Wähl den Eintrag, und der Composer wechselt in den Rechercheur-Agent. Tipp die Frage und sende. Die Antwortansicht wechselt vom üblichen Streaming-Text zu einer Recherche-Plan-Karte mit drei bis sieben To-do-Einträgen, die der Agent als Unterfragen gewählt hat.

Der Modus ist verfügbar, sobald ein Redakteur oder höher die Tavily-Integration unter Einstellungen > Integrationen verbunden hat; ohne Tavily nennt der Menüeintrag die fehlende Integration, und ein Klick darauf öffnet die Integrationseinstellungen.

Der Recherche-Plan

Der Plan ist eine Liste von pending-To-do-Einträgen, die der Agent aus deiner Frage erzeugt hat. Bei komplexen Fragen pausiert der Agent nach dem ersten Plan und bittet dich um Bestätigung — eine Karte mit einem Ja/Nein-Feld erscheint, etwa Mit diesem Plan fortfahren? in deiner Sprache. Klick Ja, um zu starten; klick Nein, und der Agent läuft nicht weiter. Triviale Fragen überspringen die Bestätigung.

Sobald er läuft, arbeitet der Agent die To-dos einzeln ab:

1. Setzt das aktuelle To-do auf in_progress.
2. Sucht bis zu dreimal über Tavily zu diesem To-do.
3. Liest bis zu zwei der vielversprechendsten URLs vollständig über Tavilys Extract-Operation.
4. Setzt das To-do auf done mit einer Erkenntnis in einem Satz.

Die Karte aktualisiert sich live, sobald jeder Schritt landet. Du kannst zusehen, wie das Modell seine Argumentation formt; taucht mitten im Lauf eine neue Unterfrage auf, fügt der Agent sie der Liste hinzu.

Suchen und Extraktionen

Tavily ist der Open-Web-Suchanbieter hinter der Tiefenrecherche — die API ist für LLM-Agents optimiert und liefert Suchtreffer mit bereinigten Snippets und Scores pro Resultat. Zwei Operationen zählen:

• search — Anfrage in natürlicher Sprache mit Tiefe (basic oder advanced), Topic (general oder news, mit einem days-Fenster für Aktualität) und einer optionalen Domain-Allowlist oder -Blocklist.
• extract — holt den bereinigten Hauptartikel-Text für eine bis fünf URLs. Der Agent ruft das pro To-do auf den zwei besten Treffern auf, wenn ein Snippet nicht reicht.

Tavilys Free Tier sind 1000 Aufrufe pro Monat; Paid Plans schalten die advanced-Tiefe bei der Suche und die Extract-Operation frei. Die Einrichtungsschritte stehen auf der Setup-Karte der Integration unter Einstellungen > Integrationen.

Pro-Lauf-Budget

Die Tiefenrecherche deckelt einen Lauf bei:

• 3 Suchen + 2 Extraktionen pro To-do. Der Integrations-Wrapper lehnt Aufrufe darüber hinaus ab.
• 40 Argumentationsschritten insgesamt über den ganzen Lauf.
• 25 Minuten Wall-Clock. Danach hört der Agent auf und synthetisiert mit dem, was er hat.
• 60 Integrationsaufrufen insgesamt pro Lauf als harter Obergrenze.

Eine dieser Grenzen zu treffen stoppt die Suchphase und schiebt den Agent in die Synthese. Brauchst du mehr, lauf die Frage erneut mit engerem Umfang oder zerleg sie in zwei Fragen.

Der PDF-Bericht

Sobald jedes To-do done ist (oder abgebrochen, oder das Budget gegen eine Wand gelaufen ist), ruft der Agent das pdf-Tool einmal auf, um einen einzelnen strukturierten Bericht zu erzeugen:

• Conclusion — ein bis drei Sätze, die die Frage direkt beantworten.
• Key points — drei bis sieben Punkte, jeder mit mindestens einem Inline-Zitat zu einer Tavily-Quelle.
• Details — die längere Analyse, nach Unterfrage gruppiert.
• Sources — eine deduplizierte Liste jeder zitierten URL.

Das PDF kommt als Anhangskarte im Chat an. Der Agent fügt den Bericht nicht in den Nachrichtentext ein — die Karte ist das Liefer-Ergebnis. Eine kurze Bestätigungszeile in deiner Sprache („Recherche abgeschlossen — den vollständigen Bericht findest du im angehängten PDF.") zeigt auf die Karte.

Für chinesische, japanische und koreanische Berichte ist der Schriftsatz des PDF-Renderers unvollständig; in dem Fall gibt der Agent denselben strukturierten Bericht direkt im Chat aus und merkt an, dass ein ins Englische übersetztes PDF auf Anfrage verfügbar ist.

Fehlerfälle

• Tavily nicht verbunden. Der Agent gibt eine Einzeiler-Bitte an einen Redakteur aus, Tavily unter Einstellungen > Integrationen zu verbinden, und stoppt.
• Tavily-Kontingent ausgeschöpft. Die Integration gibt INTEGRATION_BUDGET_EXHAUSTED zurück, und der Agent geht mit dem, was er hat, zur Synthese über. Der Free Tier trifft das etwa beim tausendsten Aufruf des Monats.
• Eine bestimmte URL scheitert beim Extrahieren. Das betroffene To-do wird mit einem Grund als failed markiert; andere To-dos laufen weiter.
• Dein Budget reicht nicht. Der Lauf stoppt, und der Agent synthetisiert. Die Karte zeigt, welche To-dos übersprungen wurden.

Wo das hineinpasst

Die Tiefenrecherche ist das schwerste Ende des Chat-Composers — sie erledigt in zehn Minuten, was ein Analyst in einem Nachmittag schaffen würde. Lies diese Seite zusammen mit Agent-Konzepten (das Vier-Knöpfe-Modell, auf dem der Rechercheur-Agent gebaut ist) und der Integrationen-Übersicht (wo Tavily neben den anderen Integrationen sitzt, die der Werkzeuggürtel eines Agents erreichen kann). Willst du deinen eigenen recherche-artigen Agent bauen, statt den mitgelieferten zu nutzen, führt dich Einen Agent erstellen durch den Agent-Bau von Anfang bis Ende.