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今天繼續我們的境外新聞，讓大家了解一下外面的世界都在干什么，天天光看自己這塊地以為挺不錯，只是政策阻隔了那些列強，如果他們還能回來，我們又會怎樣。
譯文：
微軟已將由 OpenAI 開發的 Deep Research（深度研究） 能力集成到其 Azure AI Foundry Agent 服務中，幫助企業將研究自動化功能整合進業務應用。
微軟核心 AI 部門產品副總裁 Yina Arenas 在一篇博客文章中寫道，這一研究自動化能力的整合得益于 Deep Research API 和 SDK，開發者可以借此將“深度研究即服務”嵌入、擴展并編排到企業生態系統中，包括現有的數據和系統。
研發人員如何使用 Deep Research？ Arenas 表示，開發者可以借助 Deep Research 實現以下功能：
自動化生成大規模、可追溯來源的洞察；
以編程方式構建并部署可由應用、工作流或其他 Agent 調用的服務型智能體（agent）；
使用 Azure 的 Logic Apps、Functions 和 Foundry 連接器 來編排復雜任務。
Forrester 副總裁兼首席分析師 Charlie Dai 表示，這項新功能的本質是幫助企業讓其 AI agent 能夠對復雜數據進行更深入的分析，從而提升決策質量和工作效率。
他補充說：“幾乎所有主流行業都能從中受益，比如金融行業的投資洞察生成、醫療領域的藥物研發加速，以及制造業的供應鏈優化。”
Deep Research 的工作原理是什么？ Deep Research 核心上結合了 OpenAI 和微軟的技術，包括：
o3-deep-research 模型
GPT 系列模型（如 GPT-4o、GPT-4.1）
以及與 Bing 搜索整合的 Grounding（信息落地） 能力
在智能體接收到研究請求（無論來自用戶還是其他應用）后，它會調用 GPT-4o 和 GPT-4.1 來理解意圖、補全缺失細節，并明確定義任務目標和范圍。
隨后，Agent 啟動 Bing 搜索驅動的 Grounding 工具，檢索出一組經過優化、質量較高的最新網頁內容。
接下來，o3-deep-research agent 會開始正式的研究過程。它并非僅僅總結內容，而是對信息進行 推理、適應和多源整合，并在獲取新數據后自動調整研究路徑。
最終，系統輸出一份結構化報告，不僅包含答案，還包括：
模型的推理過程路徑
引用的原始信息來源
以及交互過程中提出的澄清性問題
Arenas 強調，這種完整鏈路的文檔輸出非常適用于需要透明度、可追溯性和可信度的企業級應用場景。
市場競爭、定價與可用性 微軟并非唯一一家提供“深度研究”功能的超大規模云服務商。
Forrester 的 Dai 表示：“Google Cloud 通過 Gemini 2.5 Pro 已經提供了 Gemini Deep Research 服務。AWS 雖未正式推出相關云服務，但展示了名為 Bedrock Deep Researcher 的樣例應用，用于自動生成文章和報告。”
微軟自身也在其辦公軟件中集成了該功能——即 Microsoft 365 Copilot 中的 Researcher 功能。OpenAI 也已將 Deep Research 能力集成至 ChatGPT 助理中。
定價方面： 在 Azure AI Foundry Agent 服務中使用 o3-deep-research 模型的 Deep Research 功能將收取：
每百萬輸入 tokens：10 美元
每百萬輸出 tokens：40 美元
模型緩存的輸入 token：2.50 美元 / 百萬
此外，企業還需為以下內容 單獨計費：
基于 Bing Search 的 Grounding 工具
用于問題澄清的基礎 GPT 模型（如 GPT-4）
小結 微軟將 OpenAI 的 Deep Research 能力帶入 Azure AI Foundry Agent，代表其進一步加碼企業級 AI 應用生態建設。這一能力通過結合檢索、推理與結構化輸出，讓企業開發者能夠更容易構建支持復雜數據分析和決策的智能體系統，在效率、可追溯性和穩定性方面實現新突破。
置頂
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