OpenAI Deep Research专访：Agent 的未来是端到端、强化学习微调

关于Deep Research，很多人的理解都是错的。

原标题：OpenAI Deep Research专访：Agent 的未来是端到端、强化学习微调
文章来源：Founder Park
内容字数：16200字

OpenAI Deep Research 及其背后的强化学习

本文总结了对OpenAI Deep Research负责人的采访，以及对这一突破性技术的深入分析。Deep Research是一个能够进行深度网络搜索并生成全面报告的Agent，其效率远超人工，将数小时的工作压缩至数分钟。其成功秘诀在于采用端到端强化学习训练，而非传统的僵化操作图方法。

1. Deep Research：一个高效的Agent

   Deep Research 能够处理复杂的多跳推理任务，从海量在线信息中提取关键信息，并以结构化的形式呈现结果，包括来源引用。它已广泛应用于工作和生活场景，包括市场调研、科学研究、医学研究、购物和旅行规划等，甚至被用于编码和代码搜索。

2. 端到端训练：成功的关键

   Deep Research 的核心在于其端到端强化学习训练方法。这种方法赋予模型高度的灵活性和适应性，使其能够根据实际情况调整搜索策略，并生成更准确、全面的报告。与传统的基于操作图的方法相比，端到端训练能够更好地处理复杂和不可预测的情况。

3. Deep Research 的应用场景及未来发展

   Deep Research 的应用场景广泛，涵盖商业和个人领域。未来，它将进一步扩展数据源，并与其他Agent（如Operator）整合，实现更强大的功能。OpenAI 预计 Deep Research 将在未来承担大量经济上可行的知识工作，为用户节省大量时间，提升工作效率。 一些新兴的应用场景包括个性化教育和医疗领域。

4. 强化学习的回归与未来

   文章指出，强化学习技术的复苏得益于大规模预训练语言模型的进步和监督微调技术的成熟。 通过在强大的基础模型上进行强化学习微调，可以构建出更强大、更智能的Agent，这预示着Agent技术在2025年的蓬勃发展。

总而言之，OpenAI Deep Research 代表了人工智能领域的一次重大突破，其背后的端到端强化学习训练方法为构建更强大的Agent提供了新的思路。未来，随着技术的不断发展，Agent 技术将深刻地改变人们的工作和生活方式。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。