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微软上线Deep Research:OpenAI同款智能体,o3+必应双王炸

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2025-07-08
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今天凌晨,微软在官网宣布,Azure AI Foundry中上线Deep Research公开预览版。这是支持API和SDK的OpenAI高级智能体研究能力产品,并且Azure的企业级智能体平台完全集成。

Deep Research是OpenAI在今年4月25日发布的最新产品,能够像人类分析师一样,对复杂的任务进行逐步分解,并在全球互联网上进行多轮的信息搜索与验证,实现复杂研究任务的自动化,生成透明、可审计的研究报告。

申请使用:https://customervoice.microsoft.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR7en2Ais5pxKtso_Pz4b1_xUQ1VGQUEzRlBIMVU2UFlHSFpSNkpOR0paRSQlQCN0PWcu

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加速科研、学术研究效率一直是智能体主要应用场景之一。传统方法想制作一份精品科研报告需要耗费大量的人力与时间成本,往往要经历多轮繁琐且重复的流程。

研究者首先需要弄明白研究主题的核心问题,围绕问题拆解出多个子方向,再逐一筛选合适的数据库、学术平台或搜索引擎,手动输入关键词进行检索。

,时长05:00

这个过程中,不仅要面对海量信息的轰炸,可能会出现上百篇相关文献、新闻报道或行业数据,还得耗费精力辨别信息的时效性与权威性,剔除过时、片面甚至错误的内容,光是完成基础资料的搜集与初步筛选,就可能占用整个研究周期的三分之一以上。

而Deep Research通过必应搜索与GPT系列模型的深度协同,将上述流程全面自动化:从接收研究需求开始,智能体就能自主拆解问题、明确研究范围,再调用必应等搜索引擎精准抓取全网最新、最权威的信息,人工只需要审核最后结果即可。

当然,Deep Research不仅限于学术研究,自动生成超复杂金融、医疗报告,搜集各种大量互联网数据也是没问题的。

Deep Research架构与主要功能介绍

在架构和智能体流程方面,Deep Research使用了OpenAI目前最强的o3模型,当用户或应用程序提交研究查询时,智能体会使用o3或GPT-4.1等其他模型来澄清问题、收集额外上下文并精确确定研究任务的范围,确保智能体的输出具有相关性和可操作性,且每次搜索都针对业务场景进行了优化。

在确定任务后,智能体安全调用必应搜索基础工具,收集精选的高质量、最新网络数据,确保研究模型基于权威、最新的来源,避免因陈旧或无关内容产生幻觉。

然后,o3模型开始执行研究任务,包括思考、分析和综合所有发现的来源信息,与简单的总结不同,它会逐步推理,在遇到新见解时进行调整,并形成一个全面的答案,且能敏感捕捉数据中的细微差别、模糊之处和新兴模式。

最终输出一份结构化报告,不仅包含答案,还记录了模型的推理路径、来源引用以及会话期间提出的任何澄清请求,使得每个答案都完全可审计,这对受监管行业和高风险用例至关重要。

为了进一步增强Deep Research能力,微软还为其集成了以下超强功能。

自动化网络规模的研究:使用基于Bing搜索的顶级研究模型,每个洞察都可追溯且有来源支持。例如,企业市场部门可自动获取行业最新动态,精准定位竞争对手信息。

以编程方式构建智能体:可以被应用、工作流或其他智能体调用的智能体,将Deep Research转变为可重复使用的自动化服务。例如,开发一个智能体定期从特定新闻网站抓取信息,生成行业分析报告。

协调复杂工作流:将深度研究智能体与逻辑应用、Azure函数和其他Foundry智能体服务连接器组合,以自动化报告、通知等。

安全可靠:借助Azure AI Foundry的安全性、合规性和可观测性,确保用户对研究的运行和使用拥有完全的控制和透明度。

目前,微软已经开放了Deep Research的API,开发者可以将其超强自动化能力集成在自己的应用中。

例如,可以将Deep Research作为多智能体链的一部分来触发:一个智能体执行深度Web分析,另一个智能体使用Azure Functions生成幻灯片,而第三个智能体使用Azure Logic Apps将结果通过电子邮件发送给领导者。

本文素材来源微软,如有侵权请联系删除

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