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抢先体验Deep Research预览版,让智能体实现自动化深度研究,提升企业级AI应用的效率和深度。 核心内容: 1. Deep Research功能概览:自动完成网页级研究、构建可复用智能体、编排复杂流程 2. 企业级优势:满足合规需求、透明可追溯、支持多工具组合 3. 未来规划:对接内部数据源、实现更深层次智能洞察
我们很高兴地宣布,在企业级 AI 智能体平台 Azure AI Foundry 中,正式推出 Deep Research 公共预览版。这是一项新功能,提供 API 和 SDK 的调用形式,可助力开发者轻松构建具备“深度研究”能力的智能体。
借助 Deep Research,智能体可以实现从海量网页中自动规划、抓取、分析并整合信息,实现真正完成一整套复杂的研究任务。不仅如此,整个过程透明可追溯,结果也可审计。更棒的是,Deep Research 还能无缝衔接 Azure AI Foundry 中的其他工具和智能体,支持多步骤流程自动化组合,大大提升开发效率和智能体的任务执行深度。
自动完成网页级别的深度研究
借助 Bing Search 和业界领先的研究模型,从海量网页中提取信息,结果可溯源、可验证。
构建可复用的智能体
可以将 Deep Research转化为可复用的服务,以编程的方式构建,可通过 App、工作流或其他智能体按需调用。
编排复杂流程,实现自动化交付
Deep Research 可以与 Azure Logic Apps、Azure Functions 以及其他 Foundry Agent Service连接器组合,实现自动化生成报告、触发通知、对接流程系统等。
满足企业级合规与治理需求
依托 Azure 的安全、合规与可观测能力,客户可以对每一次研究调用都做到透明管理、放心落地。
与传统的“对话机器人”不同,Deep Research 是一个真正可以根据企业需求不断扩展、升级的智能体服务。未来,它还将支持对接企业内部的数据源,实现更深层次的智能洞察。
Azure AI Foundry 中的 Deep Research 不只是一个模型,更是一个为 “企业级自动化研究” 而生的智能系统架构。它具备高灵活性、强可组合性和全过程可追溯性,可帮助客户将复杂研究任务自动化地嵌入业务流程中。
核心驱动模型是 o3-deep-research,它通过 multi-step research pipeline,结合 Bing Search 实时数据与最新 GPT 模型执行深度研究,具体流程可分为:
| 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。
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