微软 Copilot 再添猛将！Researcher Agent 如何从数据到PPT一气呵成？

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微软最新智能体来袭，一键生成专业市场报告，告别繁琐PPT制作！

核心内容：
1. 微软新智能体Researcher Agent介绍及其功能
2. Researcher如何整合数据、生成市场报告并实现团队协作
3. 实际案例：一键生成美国数字支付金融科技行业深度报告并制作PPT

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

拥有Microsoft 365 Copilot 的各位小伙伴，今天给大家安利一个微软新出的智能体——Microsoft Researcher Agent！想象一下，以前咱们做市场调研、写行业报告，再吭哧吭哧做成PPT，是不是感觉头发都要掉光了？现在，微软 Researcher 说：“分分钟搞定！” 

那这个 Researcher 到底是什么呢？简单来说，它就像是给微软自家的 Microsoft 365 Copilot 配备了一个超级大脑。这个大脑融合了 OpenAI 前沿的深度研究模型和 Microsoft 365 Copilot 本身强大的搜索与“编排”能力。这里的“编排”能力，你可以理解为它能帮你把各种信息和工具串联起来，协同工作，而不是让你在各个软件之间来回横跳。

有了这个超级大脑，Researcher 就能帮你干很多大事儿，比如从市场调研场景里：

制定市场进入策略：想推广新产品？它能帮你分析市场，找出路子。

整合内外数据：不仅能利用互联网上的公开信息，还能结合你公司内部的数据（当然，是在你有权限访问的前提下），让分析更全面。

挖掘潜在机会：通过数据分析，找出那些别人还没注意到的“香饽饽”。

生成详细的市场报告：直接出炉一份看起来就很专业的市场分析报告。

更牛的是，它还能跟你工作中常用的“软件”们打通，比如Salesforce、ServiceNow、Confluence、还有 Sales Chat、。把这些工具接入后，你的 Copilot 体验会更加智能，给出的建议也会更具行动性。

假设老板让你出一份关于“2015年到2025年美国数字支付金融科技行业转型”的深度报告，最后还要做成符合公司形象的PPT。搁以前，这不得忙活好几天？但有了 Researcher，流程是这样的：

首先，你在 Microsoft 365 Copilot 平台里把 Researcher agent 给@出来。然后，就像跟聊天机器人对话一样，在聊天框里输入你的需求。

比如，你可以这么说（参考下图）： “请针对2015年至2025年美国数字支付金融科技行业的转型，撰写一份深入的、数据驱动的报告。该分析应包括对市场驱动因素、重大技术进步、监管影响和消费者行为变化的评估。整合全面的指标、主要参与者的比较研究以及对重新定义市场的颠覆性趋势的洞察。” 

Researcher收到指令后，就会开始“干活”了。它会整合外部的行业洞察和你公司内部的相关数据，生成一份详尽的报告初稿。

报告初稿出来后，Researcher 会建议你把报告导入到Microsoft Pages。这是Microsoft 365 Copilot 里的一个协作空间，你可以把它想象成一个增强版的在线文档。

在这里，你和你的团队成员可以实时协作，一起修改、补充报告内容，确保报告既全面又吸引人。大家你一嘴我一言，智慧的火花就碰撞出来了！

在 Pages 里和团队把内容打磨好之后，就能导出到大家熟悉的Word 文档里啦。

这一步主要是给报告进行专业的排版和格式化，让它看起来更正式，可以直接分发或者做下一步使用。所有的细节都会完整保留，不用担心内容丢失。

Word 文档存好后，激动人心的时刻到了！打开 PowerPoint，直接召唤 PowerPoint Copilot。

你只需要在 PowerPoint Copilot 的聊天框里给个简单的指令，比如：“根据我刚才保存的‘美国数字支付金融科技行业转型.docx’文档，帮我生成一个演示文稿。”

然后，见证奇迹的时刻就到了！PowerPoint Copilot 会根据你的 Word 文档，自动生成一套完整的PPT，而且还能自动套用你公司的品牌模板（比如公司Logo、配色方案等）。

微软的这个 Researcher agent，完美展示了 AI 驱动的集成在 Microsoft 365 生态系统中的变革力量。它能动态地进行研究，无缝地将研究成果转化为有价值的洞察，并在几分钟内就帮你搞定精美的演示文稿！

看完前面 Researcher 的神奇操作，你可能会好奇：这家伙到底是怎么做到这么智能的？难道它真的会思考吗？别急，咱们这就来简单揭秘一下它背后的工作原理。

其实，Researcher 的设计思路，就是在模仿一个人类专家接到研究任务后的行为模式。想象一下，如果你是一位研究员，你会怎么做？

首先，你会仔细分析任务要求，如果有些地方不清楚，还会主动提问，确保最终成果符合预期。Researcher 也是如此，它会先分析你的指令和上下文，形成一个初步的高阶计划。如果它觉得你的指令不够清晰，它甚至会反过来问你一些问题，比如：“您是希望我关注某个特定区域还是某个竞争对手呢？” 这个阶段产出的初步理解。

接下来，你会把大问题拆解成一个个小任务，然后针对每个小任务开始一个“思考 (Reason) → 检索 (Retrieve) → 回顾 (Review)”的循环。

思考 (R)：分析当前这个小任务，判断还需要哪些具体信息。

检索 (T)：根据缺失的信息，去各种地方查找资料，比如公司内部文档、邮件、聊天记录、会议纪要，当然也包括互联网上的公开数据。

回顾 (V)：评估收集到的信息和证据，看看它们跟最初的任务需求有多大关系，然后把有用的发现记录在一个“草稿本”上。
           Researcher 会不断重复这个 R-T-V 循环。每一次循环（比如第 N次循环），都会产生一些新的发现。这些新发现会加入到已有的知识库里。就像我们查资料一样，一开始可能收获满满，但越往后，新的有价值的信息就越少。当新的发现少到一定程度时，Researcher 就会觉得“嗯，再查下去也没啥新东西了”，于是就停止这个迭代研究阶段。

最后，你会把“草稿本”上所有的发现整合起来，分析其中的模式，得出结论，最终撰写成一份条理清晰的报告，并且会注明资料来源，方便别人追溯。Researcher 也是这么做的，它会把所有收集到的信息进行汇总、分析、提炼，最终生成一份包含解释和引用来源的报告。

比如你问 Researcher：“跟行业趋势相比，我们公司的P产品在第四季度的表现如何？”

计划阶段：Researcher 会想，哦，要回答这个问题，我得：(1) 找到P产品第四季度的内部销售数据；(2) 找到关于第四季度行业趋势的新闻或分析报告。它可能还会问你：“需要关注特定地区或竞争对手吗？”

迭代研究阶段：

第一次迭代：它可能先思考从内部销售数据入手，然后检索到Q4销售报告，回顾后发现，哦，原来P产品中F功能的贡献很大。

第二次迭代：它会根据新发现思考调整计划，去深入探索F功能。于是检索关于F功能的内外部资料，以及竞争对手的相关产品信息。回顾后了解了客户对F功能的反馈和相关的行业动态。

……如此循环，直到它觉得信息足够了。

综合报告阶段：最后，Researcher 会起草一份报告，详细对比P产品Q4表现与市场情况，引用内部销售数据和外部行业分析，并特别指出F功能是一个关键的竞争优势。

能做到这些，Researcher 背后有强大的技术支撑：

强大的“大脑”：它目前用的是 OpenAI 的深度研究模型，这个模型是基于即将推出的     OpenAI      o3 模型的一个特定版本，专门为研究任务训练的。在一些专业 benchmark（比如 HLEx 和      GAIA 推理基准测试）上都取得了不错的成绩，证明了它的“智商”在线。

打通企业内部数据：和那些只能搜网页的工具不一样，Researcher 能通过 Copilot 的工具集，访问你企业内部的各种数据，比如邮件、聊天、会议记录、内部文档，甚至还能通过graph connectors访问像公司共享的 Wiki、集成的 CRM 系统等第三方内容。当然，这一切都在IT管理员的安全管控之下。

更懂你的“个性化”：Researcher 还会利用企业的知识图谱，整合你和你的组织的相关信息（比如你参与的项目、你的团队、你们公司的产品等），这样它给出的结果就不是千篇一律的，而是高度个性化的。比如你问“帮我了解下 xxx”，如果它知道 xxx是你们公司的一个内部 AI 项目，并且你的团队计划使用它，那它就能提出更精准的问题，比如“我们是应该关注 xxx的基础研究方面，还是你对集成细节更感兴趣？”

“广撒网”再“精捞鱼”：它不是一次只查一点点，而是先对各种数据源进行广泛但相对浅层的检索，然后让模型自己判断哪些领域和实体值得深入挖掘。

“专业的事交给专业的Agent”：Researcher 还能跟其他更专业的 Agent 协作。比如，它在分析销售数据时，可以调用“销售 Agent”来进行复杂的时间序列建模，从而给出像“欧洲区销售额预计将超额5%，主要由X产品驱动”这样的专业洞察。甚至可以把不同 Agent 的能力串联起来，比如你让它帮你准备下周的客户会议，它会先用日历搜索找到相关客户，然后除了查阅最近的沟通记录，还会从“销售Agent”那里调取CRM信息。

微软内部的早期测试已经显示出 Researcher 的巨大潜力：

报告质量杠杠的：在一项包含1000个复杂查询的对比测试中，相比于基础版的 M365 Copilot Chat，Researcher 生成的答案在准确性上提升了88.5%，完整性提升了70.4%，相关性和实用性也有显著提高。而且它平均每个回答会引用约10个来源，让结果更可信。

时间就是金钱，朋友！：参与测试的产品经理和客户经理反馈，以前需要好几天手动研究的任务，现在有了 Researcher 的帮助，几分钟就能搞定。平均下来，每周能节省6-8小时，相当于帮你省出了一整天的时间去摸鱼！一位产品经理甚至说：“它甚至在我不会去检查的存档里找到了数据。知道AI搜索了我所有的地方——我的会议记录、共享文件、网络——让我对最终的建议更加信任。”

怎么样，了解了 Researcher 之后，是不是对这个智能小伙伴更加期待了呢？它不仅仅是个工具，更像是一个能理解你、辅助你深度思考的得力助手！