| 第一步:明确意图以及任务范围
当用户或下游应用发起research请求后,系统会调用 GPT-4o 或 GPT-4.1,理解用户意图、补充背景上下文,并精确定义研究任务。这个阶段的目标是确保研究输出既相关又可执行,真正对接业务场景。
| 第二步:实时联网搜索,以高质量信息作为基础
研究范围确定后,系统会调用 Grounding with Bing Search 工具,从全网实时抓取高质量、权威内容。相比静态知识库,这一步让研究结果更加“新鲜”“可靠”,有效避免“幻觉式输出”。
| 第三步:深度分析与信息整合
接下来,o3-deep-research 模型正式启动,执行深度研究任务。它不是简单地“总结网页”,而是具备推理能力:一步步分析,动态调整方向,融合多方信息,最终生成结构化、高质量的答案。对于模糊、不确定或复杂的主题,它也能识别潜在模式,给出有深度、有洞察力的输出。
| 第四步:过程透明,结果可审计
系统生成的报告不仅有答案,还有推理路径、引用来源、解释说明等全流程信息。这种“全链路透明”设计非常适合对可追溯性有高要求的行业,比如金融、医疗、法律等。
| 第五步:灵活集成,支持多智能体联动
Deep Research 以 API 的方式提供服务,可以灵活嵌入到任意系统中。无论是企业自建 App、门户网站,还是流程自动化工具如 Azure Logic Apps、Power Automate,甚至可以作为智能体链中的一环与其他智能体协同工作。
例如,您可以让一个智能体用Deep Research 执行深度网络分析(比如分析最新市场趋势),让第二个智能体用 Azure Functions 自动生成幻灯片,让第三个智能体使用 Azure Logic Apps 将报告发送给决策者。
得益于高度灵活的架构设计,Deep Research 可以无缝嵌入各种企业级系统与工作流中。无论是市场分析、竞品调研,还是大规模数据洞察、合规报告生成,越来越多的企业都在评估如何使用 “可编程调研智能体”简化高价值应用场景,从而加速关键业务场景的自动化转型。