老实说，我们早就习惯了 OpenAI 夸大承诺、交付平平的套路。记得当年他们推出 Sora 时，夸下海口称这技术会让好莱坞彻底颠覆，用户只需对 Netflix 描述想看的内容，一部完整的电视剧便能在 11 分半钟内生成。结果自然没能兑现那些狂言。
但显然，有什么东西在某个时刻让 Sam Altman 真正心生畏惧。也许是因为 DeepSeek 的革命性 R1 模型——目前来看，这已经是最强的开源大规模推理模型；也可能是因为 OpenAI 的投资人对旧有的 Operator（那款基于浏览器的 AI 框架）早已腻味；或者，Altman 只是做了个恶梦。
不论原因如何，Sam 的内心发生了变化，对所有 AI 爱好者来说，这无疑是个福音。
因为 OpenAI 刚刚低调上线了 Deep Research。这东西，真是他妈的赞！
什么是 Deep Research？
Deep Research 是目前见过的第一个真正落地的“AI 代理”应用。你只需交给它一个复杂且费时的任务，它便会全权自主地完成调研工作，还附带权威引用。对于个人和企业而言，这简直是个神器。
试想一下，第一次能让 AI 替你搞定复杂任务，你离开电脑一会儿，再回来就能拿到一份详尽报告，里面正中你下怀的信息。
真实调研案例
以前用 OpenAI 推出的 Operator（那套浏览器代理框架）时，我曾给它布置过这样的任务：
任务：寻找金融领域的意见领袖
- 收集 50 位在 YouTube 上颇有影响力的金融博主。
- 尽可能找到他们的 LinkedIn 信息、邮箱，并简单概括各自频道的主要内容。
- 最后将结果整理成表格。
结果呢？Operator 完全挂了：
- 它胡编乱造，给出了一些根本不存在的 LinkedIn 账号和邮箱；
- 反应极其迟钝；
- 整个过程毫无策略可言。
正因为这个经历，我对 Deep Research 的期待并不高。毕竟，与 Operator 不同，Deep Research 是全自动、异步运行的。它不需要打开浏览器逐个点击网站，而是通过爬虫在网上搜索，这使得它速度更快，而且看起来也更精准。
于是决定给 Deep Research 布置一个更高难度的任务：
任务：帮我找网红
这次不只局限于 YouTube，而是要求它同时从 LinkedIn、YouTube 和 Instagram 三个平台中筛选。
出乎意料的是，它居然主动问了我几个后续问题：比如我是否希望优先某个平台，或者对粉丝数量有何要求。说实话，我当时既惊讶又有点佩服。
接着，我给出了具体要求，但接下来却陷入了“沉默”。
它回复说：“等准备好了再通知你。”
作为一个自 GPT-3 时代起就接触 AI 的老兵，这种回应风格颇为新鲜。
于是，喝了一杯瑞幸，十分钟后回到电脑前，看到了一份震撼的电子表格——上面列出了 100 位网红，每个名字旁边都带有直达其资料页面的链接。点开几个链接验证后，发现这些数据 100% 真实，没有一丝幻觉。
想象一下这背后的无限可能。我已经搭建了 NexusTrade，这是一个为散户投资者提供交易策略创建和金融调研的平台。如果把 Deep Research 技术融入其中，会不会有一个专门为算法交易打造的调研神器出现呢？
举个例子
设想你给 NexusTrade 的 AI 传递你的风险承受度、钟爱的股票、交易频率以及自身的交易水平，然后它静默运行 20 分钟后，回馈一份详细的、利润丰厚的交易策略清单。这种场景几乎让人感到未来来临，充满无限可能。
总结
仅仅试用了这款工具 15 分钟，我就能感觉到 OpenAI 的实力再一次升级。他们推动智能代理工具普及的愿景，已不再是童话。虽然我仍然怀疑代理工具是否会像他们预期的那样无处不在，但在潜在客户挖掘这块，Deep Research 简直是天降神兵。
总的来说，我现在对它充满期待。毕竟，不是每天都能看到全球最大 AI 巨头发布这样新奇的工具。我也迫不及待地想知道其他人会拿它干出什么花样，以及像 Meta 和 DeepSeek 这样的开源巨头会如何将这项技术融入到他们的产品中。
如果你觉得 AI 热潮正在退散，那 OpenAI 刚刚就给你上了一课。
已授权，原文：https://medium.com/@austin-starks/openai-just-quietly-release...
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