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：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，將數小時的工作壓縮至數分鐘。其成功秘訣在于采用端到端強化學習訓練，而非傳統的僵化操作圖方法。

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、醫學研究、購物和旅行規劃等，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，使其能夠根據實際情況調整搜索策略，并生成更準確、全面的報告。與傳統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展

   Deep Research 的應用場景廣泛，涵蓋商業和個人領域。未來，它將進一步擴展數據源，并與其他Agent（如Operator）整合，實現更強大的功能。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模預訓練語言模型的進步和監督微調技術的成熟。 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，專注與科技創業者聊「真問題」。