OpenAI，2025-02-02。ChatGPT 里的 deep research：针对复杂任务在网上做多步研究。先给 Pro，计算很重。
Deep Research
2025-02-02。多步检索→综合→带引用成稿。通道是文档，谓词不是仓库绿。
1 - Deep Research（材料）
按 2025-02-02 公告转述：多步网络研究、Pro 限额、适用场景。
本页转述 2025-02-02 发布当时公开说了什么。4 月加量、轻量 o4-mini 版、7 月与 ChatGPT agent 的浏览器叠加，不写进本页「当天主张」。
主要出处：OpenAI，2025-02-02，Introducing deep research。本页不复制公告全文。
产品主张
deep research 被写成 ChatGPT 里的 agentic 能力：针对复杂任务在互联网上做多步研究，用几十分钟完成人要数小时的检索与综合。面向对象：金融、科学、政策、工程等需要彻底、精确、可引用研究的知识工作；也可用于需要仔细比较的消费决策。
当天：为 Pro 优化，每月最多约 100 次查询；Plus、Team 随后，再 Enterprise。英国、瑞士、欧洲经济区当时仍在处理准入。计算很重：查得越久，推理算力越多。用户在输入框选 deep research、可附文件；当时以网页为主。
驱动侧：公告写到用经过强化学习、面向真实浏览器与 Python 工具任务训练的推理模型变体（发布时叙事挂在 o3 一类推理模型上）。输出强调带引用的长稿，而不是一句聊天回复。
当时不是什么
这不是「已经解决研究」的声明，也不是通用电脑操作。它是带工具的长程检索–综合循环，有次数上限，有地理限制。正确率与引用质量仍要人核对。
2 - Deep Research 讲解
研究型 Agent 成为模式开关。按定义是 Agent；成稿带引用不是仓库级完成谓词。
当时解决了什么问题
单次搜索和浏览插件给链接或短答。复杂调研要拆题、多源检索、交叉核对、写成带出处的稿。Deep Research 把这套循环收进 ChatGPT，而不是让调用方用 ReAct 拼搜索 API。通道是网页与文档，停机由产品（时长、深度、额度）和核心一起决定。
按定义这 是 Agent：核心选下一步检索或综合，工具产生网络副作用，观察写回后再选。谓词是「带引用成稿」，不是测试绿、不是环境状态断言。幻觉、选源偏差、过时页面，2 月没有被宣布消失。
对后续 LLM 与 Agent 的影响
它划出 2025 年应用层的研究专线，与编码运行时、电脑操作并列。后来与 Operator 收进同一 ChatGPT agent 入口：浏览执行和研究被当成同一类「替你干活」模式，学科边界在产品上合并，尺子没有合并。不要把成稿长度读成质量。