OpenAI於2月2日推出一款名為「Deep Research」的AI代理（AI Agent），專為從事知識密集工作的科研人員、學者與專業研究者設計，能夠快速瀏覽大量資料，進行深度分析、提取關鍵資訊，並提供更精確的研究建議。OpenAI在官方文章中表示，Deep Research能幫助用戶在數十分鐘內完成原本需要花費數小時的複雜任務。
Deep Research怎麼使用？限制是什麼？
在實際應用情境，OpenAI舉例，包含串流媒體平台上的競爭分析、最佳通勤自行車的個人化報告，或是讓AI分析過去3年零售業市場的轉變。使用者只要在ChatGPT的輸入欄位，選擇Deep Research查詢，告訴ChatGPT需要的內容，或是附加檔案或電子表格，ChatGPT就會自動查找和分析大量文章、期刊、研究報告等，創建研究分析師級別的報告。
目前，ChatGPT Pro使用者已經能使用Deep Research，每月限制100次查詢，接著會推出Plus與Team方案的服務，目標約再一個月能讓Plus用戶使用Deep Research，其次為Enterprise方案。
Deep Research由GPT-o3模型支援，厲害在哪？
Deep Research由OpenAI的GPT-o3模型支援，OpenAI宣稱該版本針對網路瀏覽和數據分析進行了優化，能夠利用推理來搜索、解釋和分析網路上的大量文本、圖像和PDF檔，並根據資訊需求進行調整。
此外，Deep Research使用「端到端強化學習」（end-to-end reinforcement learning）技術， 懂得規劃和執行多步驟，以找到所需的數據，並在必要時回溯或汲取即時資訊 。 也能使用python工具繪製和運算圖表，將生成的圖表嵌入其回應中。
OpenAI也將Deep Research與自家GPT-4o比較，在針對特定領域、需要多筆資料交叉比對，講求深度與細節性的調查，Deep Research能夠更切合指示，整合多項資料來源，並以表格形式呈現。
在包括逾100項學術領域、超過3,000個專家級問題的「Humanity's Last Exam」中，Deep Research達到26.6%的準確率。根據OpenAI的數據，Deep Research不只領先自家的GPT-o1（9.1％），也超越包含DeepSeek-R1（9.4％）和Gemini Thinking（6.2%）等競品的表現。其中，與GPT-o1模型相比，Deep Research最大的進步出現在化學、人文和社會科學以及數學方面。
從Operator到Deep Research，搶占2025年AI代理落地商機
OpenAI近期擴展了其在AI代理領域的布局，不僅推出了Deep Research，上個月也推出名為「Operator」的AI代理，能夠自動完成像是預約餐聽、預訂航班和住宿、下單購物等多種日常任務。
AI看似真的從副駕駛轉而擁有更多自主行動能力，但OpenAI也坦承，目前Deep Research有其局限性，根據內部評估，它有時會在回答中產生幻覺或做出錯誤的推斷，或是難以區分權威訊息和謠言。此外，Deep Research產生的報告和引文中可能存在輕微的格式錯誤，並且生成結果的耗時較長，大約需要5~30分鐘不等的時間。
儘管如此，對OpenAI來說，AI代理的進程拖延不得，因為僅僅1個多月以前，Google發布同樣名為Deep Research、功能也相似的產品；同樣地，微軟、Anthropic和其它新創公司也已經推出了自己的AI代理。OpenAI執行長奧特曼（Sam Altman）在年初時表示，2025年可能看到第一批AI代理加入工作流程，從Operator到Deep Research，顯然OpenAI正在加緊腳步搶占先機。
