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OpenAI Deep Research（DR，深度研究）智能体于2025年2月正式发布，旨在利用先进的推理能力综合海量的在线信息，为用户自动化完成多步骤研究任务。其核心是基于o3推理模型行微调，并在2025年4月推出基于o4-mini的轻量化版本。OpenAI DR目前是一款商业化闭源产品，作为OpenAI的下一代智能体，能够根据用户的一个提示，主动搜索、阅读、分析和综合数百个在线资源，生成研究分析师水准、附有清晰引用的综合报告，适用于金融、科学和法律等需要高强度知识工作的领域。其在GAIA基准均正确率达到72.57%，Humanity's Last Exam基准正确率为26.6%。

强大的模型基础：Deep Research 基于优化版的 o3 模型。这个模型不仅具备强大的自然语言处理能力，还专门针对网页浏览和数据分析进行了优化，能够理解和处理互联网上大量的文本、图像和 PDF 等多种格式的信息。

深度学习与强化学习结合：通过端到端强化学习对其深度浏览和推理任务进行训练。它就像一个不断学习的智能体，能够学习如何搜索相关信息，并通过推理整合知识，随着发现更多信息，还会调整自己的计划。

多源信息处理技术：可以在互联网上进行多步骤研究，自主启动研究过程，能够迅速从浩如烟海的信息中筛选出最相关的数据和资料。在这个过程中，它会浏览不同网页，查看相关图片、表格、PDF，提取所有信息来确定下一步的行动。

Deep Research 的用途

学术研究领域：科研人员可以利用它快速查找和分析大量的学术文献、研究数据，了解特定领域的前沿动态，帮助撰写论文、进行课题研究等，大幅提高学术研究的效率。例如，在化学、人文社会科学和数学等学科的复杂问题研究上，Deep Research 能展现出惊人的精确度。

商业分析场景：为企业的市场调研、竞争分析、战略规划等提供有力支持。比如，市场营销人员可以用它来分析市场趋势、消费者需求、竞争对手动态等，制定更有效的营销策略；投资分析师能借助它对特定行业或市场进行深入研究，准备投资备忘录，为投资决策提供依据。

日常消费决策：在日常生活中，当人们需要购买大件商品或进行重要消费决策时，Deep Research 可以提供全面的产品信息、用户评测、市场价格比较等，帮助用户做出更明智的选择。如购买汽车、家电、家具等，它能根据用户的具体需求，生成详细的产品推荐报告。

教育学习辅助：学生可以用它来查找学习资料、完成课程作业、拓展知识面等；教师也能借助其功能获取教学资源、进行教学研究，为学生提供更丰富、更有针对性的教学内容。