https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/deep-research/ Recent content in Deep Research on AI Agent 学习笔记 Hugo -- gohugo.io zh-cn Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000 https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/deep-research/source/ Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000 https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/deep-research/source/ <p>本页转述 <strong>2025-02-02 发布当时公开说了什么</strong>。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」。</p> <p>主要出处：OpenAI，2025-02-02，<a href="https://openai.com/index/introducing-deep-research/">Introducing deep research</a>。本页不复制公告全文。</p> <hr> <h2 id="产品主张">产品主张</h2> <p>deep research 被写成 ChatGPT 里的 <strong>agentic</strong> 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。</p> <p>当天：为 <strong>Pro</strong> 优化，每月最多约 <strong>100</strong> 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。</p> <p>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。</p> <h2 id="当时不是什么">当时不是什么</h2> <p>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。</p> https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/deep-research/explanation/ Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000 https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/deep-research/explanation/ <h2 id="当时解决了什么问题">当时解决了什么问题</h2> <p>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。</p> <p>按定义这 <strong>是</strong> 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。</p> <h2 id="对后续-llm-与-agent-的影响">对后续 LLM 与 Agent 的影响</h2> <p>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。</p>