老實說，我們早就習慣了 OpenAI 夸大承諾、交付平平的套路。記得當年他們推出 Sora 時，夸下?？诜Q這技術會讓好萊塢徹底顛覆，用戶只需對 Netflix 描述想看的內容，一部完整的電視劇便能在 11 分半鐘內生成。結果自然沒能兌現(xiàn)那些狂言。

但顯然，有什么東西在某個時刻讓 Sam Altman 真正心生畏懼。也許是因為 DeepSeek 的革命性 R1 模型——目前來看，這已經是最強的開源大規(guī)模推理模型；也可能是因為 OpenAI 的投資人對舊有的 Operator（那款基于瀏覽器的 AI 框架）早已膩味；或者，Altman 只是做了個惡夢。

不論原因如何，Sam 的內心發(fā)生了變化，對所有 AI 愛好者來說，這無疑是個福音。

因為 OpenAI 剛剛低調上線了 Deep Research。這東西，真是他媽的贊！

什么是 Deep Research？

Deep Research 是目前見過的第一個真正落地的“AI 代理”應用。你只需交給它一個復雜且費時的任務，它便會全權自主地完成調研工作，還附帶權威引用。對于個人和企業(yè)而言，這簡直是個神器。

試想一下，第一次能讓 AI 替你搞定復雜任務，你離開電腦一會兒，再回來就能拿到一份詳盡報告，里面正中你下懷的信息。

真實調研案例

以前用 OpenAI 推出的 Operator（那套瀏覽器代理框架）時，我曾給它布置過這樣的任務：

任務：尋找金融領域的意見領袖

• 收集 50 位在 YouTube 上頗有影響力的金融博主。
• 盡可能找到他們的 LinkedIn 信息、郵箱，并簡單概括各自頻道的主要內容。
• 最后將結果整理成表格。

結果呢？Operator 完全掛了：

• 它胡編亂造，給出了一些根本不存在的 LinkedIn 賬號和郵箱；
• 反應極其遲鈍；
• 整個過程毫無策略可言。

正因為這個經歷，我對 Deep Research 的期待并不高。畢竟，與 Operator 不同，Deep Research 是全自動、異步運行的。它不需要打開瀏覽器逐個點擊網站，而是通過爬蟲在網上搜索，這使得它速度更快，而且看起來也更精準。

于是決定給 Deep Research 布置一個更高難度的任務：

任務：幫我找網紅
這次不只局限于 YouTube，而是要求它同時從 LinkedIn、YouTube 和 Instagram 三個平臺中篩選。

出乎意料的是，它居然主動問了我?guī)讉€后續(xù)問題：比如我是否希望優(yōu)先某個平臺，或者對粉絲數(shù)量有何要求。說實話，我當時既驚訝又有點佩服。

接著，我給出了具體要求，但接下來卻陷入了“沉默”。

它回復說：“等準備好了再通知你?！?br>作為一個自 GPT-3 時代起就接觸 AI 的老兵，這種回應風格頗為新鮮。

于是，喝了一杯瑞幸，十分鐘后回到電腦前，看到了一份震撼的電子表格——上面列出了 100 位網紅，每個名字旁邊都帶有直達其資料頁面的鏈接。點開幾個鏈接驗證后，發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù) 100% 真實，沒有一絲幻覺。

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想象一下這背后的無限可能。我已經搭建了 NexusTrade，這是一個為散戶投資者提供交易策略創(chuàng)建和金融調研的平臺。如果把 Deep Research 技術融入其中，會不會有一個專門為算法交易打造的調研神器出現(xiàn)呢？

舉個例子

設想你給 NexusTrade 的 AI 傳遞你的風險承受度、鐘愛的股票、交易頻率以及自身的交易水平，然后它靜默運行 20 分鐘后，回饋一份詳細的、利潤豐厚的交易策略清單。這種場景幾乎讓人感到未來來臨，充滿無限可能。

總結

僅僅試用了這款工具 15 分鐘，我就能感覺到 OpenAI 的實力再一次升級。他們推動智能代理工具普及的愿景，已不再是童話。雖然我仍然懷疑代理工具是否會像他們預期的那樣無處不在，但在潛在客戶挖掘這塊，Deep Research 簡直是天降神兵。

總的來說，我現(xiàn)在對它充滿期待。畢竟，不是每天都能看到全球最大 AI 巨頭發(fā)布這樣新奇的工具。我也迫不及待地想知道其他人會拿它干出什么花樣，以及像 Meta 和 DeepSeek 這樣的開源巨頭會如何將這項技術融入到他們的產品中。

如果你覺得 AI 熱潮正在退散，那 OpenAI 剛剛就給你上了一課。

已授權，原文：https://medium.com/@austin-starks/openai-just-quietly-released-another-agentic-framework-its-really-fucking-cool-241ea35b6a94