OpenAI Deep Research專訪：Agent 的未來是端到端、強化學習微調

關于Deep Research，很多人的理解都是錯的。

原標題：OpenAI Deep Research專訪：Agent 的未來是端到端、強化學習微調
文章來源：Founder Park
內容字數(shù)：16200字

OpenAI Deep Research 及其背后的強化學習

本文總結了對OpenAI Deep Research負責人的采訪，以及對這一突破性技術的深入分析。Deep Research是一個能夠進行深度網絡搜索并生成全面報告的Agent，其效率遠超人工，將數(shù)小時的工作壓縮至數(shù)分鐘。其成功秘訣在于采用端到端強化學習訓練，而非傳統(tǒng)的僵化操作圖方法。

1. Deep Research：一個高效的Agent

   Deep Research 能夠處理復雜的多跳推理任務，從海量在線信息中提取關鍵信息，并以結構化的形式呈現(xiàn)結果，包括來源引用。它已廣泛應用于工作和生活場景，包括市場調研、科學研究、醫(yī)學研究、購物和旅行規(guī)劃等，甚至被用于編碼和代碼搜索。

2. 端到端訓練：成功的關鍵

   Deep Research 的核心在于其端到端強化學習訓練方法。這種方法賦予模型高度的靈活性和適應性，使其能夠根據(jù)實際情況調整搜索策略，并生成更準確、全面的報告。與傳統(tǒng)的基于操作圖的方法相比，端到端訓練能夠更好地處理復雜和不可預測的情況。

3. Deep Research 的應用場景及未來發(fā)展

   Deep Research 的應用場景廣泛，涵蓋商業(yè)和個人領域。未來，它將進一步擴展數(shù)據(jù)源，并與其他Agent（如Operator）整合，實現(xiàn)更強大的功能。OpenAI 預計 Deep Research 將在未來承擔大量經濟上可行的知識工作，為用戶節(jié)省大量時間，提升工作效率。 一些新興的應用場景包括個性化教育和醫(yī)療領域。

4. 強化學習的回歸與未來

   文章指出，強化學習技術的復蘇得益于大規(guī)模預訓練語言模型的進步和監(jiān)督微調技術的成熟。 通過在強大的基礎模型上進行強化學習微調，可以構建出更強大、更智能的Agent，這預示著Agent技術在2025年的蓬勃發(fā)展。

總而言之，OpenAI Deep Research 代表了人工智能領域的一次重大突破，其背后的端到端強化學習訓練方法為構建更強大的Agent提供了新的思路。未來，隨著技術的不斷發(fā)展，Agent 技術將深刻地改變人們的工作和生活方式。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。