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。
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