今天凌晨，微軟在官網宣布，Azure AI Foundry中上線Deep Research公開預覽版。這是支持API和SDK的OpenAI?高級智能體研究能力產品，并且Azure?的企業級智能體平臺完全集成。

Deep Research是OpenAI在今年4月25日發布的最新產品，能夠像人類分析師一樣，對復雜的任務進行逐步分解，并在全球互聯網上進行多輪的信息搜索與驗證，實現復雜研究任務的自動化，生成透明、可審計的研究報告。

申請使用：https://customervoice.microsoft.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR7en2Ais5pxKtso_Pz4b1_xUQ1VGQUEzRlBIMVU2UFlHSFpSNkpOR0paRSQlQCN0PWcu

加速科研、學術研究效率一直是智能體主要應用場景之一。傳統方法想制作一份精品科研報告需要耗費大量的人力與時間成本，往往要經歷多輪繁瑣且重復的流程。

研究者首先需要弄明白研究主題的核心問題，圍繞問題拆解出多個子方向，再逐一篩選合適的數據庫、學術平臺或搜索引擎，手動輸入關鍵詞進行檢索。

這個過程中，不僅要面對海量信息的轟炸，可能會出現上百篇相關文獻、新聞報道或行業數據，還得耗費精力辨別信息的時效性與權威性，剔除過時、片面甚至錯誤的內容，光是完成基礎資料的搜集與初步篩選，就可能占用整個研究周期的三分之一以上。

而Deep Research通過必應搜索與?GPT?系列模型的深度協同，將上述流程全面自動化：從接收研究需求開始，智能體就能自主拆解問題、明確研究范圍，再調用必應等搜索引擎精準抓取全網最新、最權威的信息，人工只需要審核最后結果即可。

當然，Deep Research不僅限于學術研究，自動生成超復雜金融、醫療報告，搜集各種大量互聯網數據也是沒問題的。

Deep Research架構與主要功能介紹

在架構和智能體流程方面，Deep Research使用了OpenAI目前最強的o3模型，當用戶或應用程序提交研究查詢時，智能體會使用o3或GPT-4.1等其他模型來澄清問題、收集額外上下文并精確確定研究任務的范圍，確保智能體的輸出具有相關性和可操作性，且每次搜索都針對業務場景進行了優化。

在確定任務后，智能體安全調用必應搜索基礎工具，收集精選的高質量、最新網絡數據，確保研究模型基于權威、最新的來源，避免因陳舊或無關內容產生幻覺。

然后，o3模型開始執行研究任務，包括思考、分析和綜合所有發現的來源信息，與簡單的總結不同，它會逐步推理，在遇到新見解時進行調整，并形成一個全面的答案，且能敏感捕捉數據中的細微差別、模糊之處和新興模式。

最終輸出一份結構化報告，不僅包含答案，還記錄了模型的推理路徑、來源引用以及會話期間提出的任何澄清請求，使得每個答案都完全可審計，這對受監管行業和高風險用例至關重要。

為了進一步增強Deep Research能力，微軟還為其集成了以下超強功能。

自動化網絡規模的研究：使用基于?Bing?搜索的頂級研究模型，每個洞察都可追溯且有來源支持。例如，企業市場部門可自動獲取行業最新動態，精準定位競爭對手信息。

以編程方式構建智能體：可以被應用、工作流或其他智能體調用的智能體，將Deep Research轉變為可重復使用的自動化服務。例如，開發一個智能體定期從特定新聞網站抓取信息，生成行業分析報告。

協調復雜工作流：將深度研究智能體與邏輯應用、Azure?函數和其他?Foundry?智能體服務連接器組合，以自動化報告、通知等。

安全可靠：借助?Azure AI Foundry?的安全性、合規性和可觀測性，確保用戶對研究的運行和使用擁有完全的控制和透明度。

目前，微軟已經開放了Deep Research的API，開發者可以將其超強自動化能力集成在自己的應用中。

例如，可以將Deep Research作為多智能體鏈的一部分來觸發：一個智能體執行深度?Web?分析，另一個智能體使用?Azure Functions?生成幻燈片，而第三個智能體使用Azure Logic Apps?將結果通過電子郵件發送給領導者。

本文素材來源微軟，如有侵權請聯系刪除

END