Учора OpenAI представила Deep Research – автономного ШІ-агента, здатного самостійно проводити багатоступеневі дослідження в інтернеті. Deep Research доступний у тарифі Pro зі 100 запитами на місяць.
На відміну від звичайних пошукових систем, які повертають короткі відповіді або посилання за лічені секунди, Deep Research «розмірковує» до 30 хвилин, проводячи глибокий аналіз сотень джерел, агрегуючи дані та синтезуючи їх у єдину, детально задокументовану роботу. Такий підхід, у теорії, дає змогу системі видавати звіти, які можна порівняти за якістю з результатами праці професійного аналітика.
В основі роботи Deep Research лежить принцип автономного планування дослідження. Користувач вводить запит, після чого система ставить уточнювальні запитання для збору необхідних деталей. Це дає змогу агенту точно зрозуміти завдання і розробити план пошуку.
Після затвердження плану Deep Research послідовно проводить пошук на сотнях сайтів, переглядає текст, зображення і PDF-файли, аналізує й агрегує знайдені дані, а в підсумку синтезує інформацію у вигляді структурованого звіту з посиланнями і цитатами. Такий підхід кардинально відрізняється від звичайного пошуку, де видача ґрунтується лише на ранжируванні посилань без детального аналізу вмісту і контексту.
Deep Research поєднує в собі можливості веб-браузингу, виконання Python-скриптів для чисельного аналізу і створення візуалізацій, а також аналізу прикріплених користувачем файлів. Це дає змогу агенту знаходити потрібні дані, обробляти їх, будувати графіки і таблиці, що значно підвищує якість підсумкового звіту.
Крім кінцевого результату, користувачеві доступний «сайдбар», у якому відображається ланцюжок міркувань агента. Такий рівень прозорості допомагає у фактчекінгу.
У тесті Humanity’s Last Exam (понад 3 000 запитань від лінгвістики до ракетобудування), Deep Research показав точність 26,6 %. Для порівняння, моделі, такі як Grok-2 і GPT-4o, набрали всього 3,8 % і 3,3 % відповідно, а конкуруюча модель Gemini Thinking – 6,2 %. Вражаючий прогрес.
Згадайте нещодавній реліз Оператора для виконання рутинних дій у браузері від OpenAI. Зараз компанія фокусується на розвитку основних агентів, що застосовуються в практичних завданнях. Deep Research, Operator і майбутні спеціалізовані агенти будуть інтегровані в єдину мультиагентну систему.
Невже OpenAI готують просунутого агента-програміста, здатного самостійно навчати ШІ-моделі?
Якщо всі ці агенти об’єднаються в мультиагентну систему, яка зможе проводити дослідження, писати код і діяти в інтернеті як єдине ціле, ми, можливо, побачимо перші ознаки загального ШІ (AGI).
Це буде система, здатна самостійно навчатися, відкривати нові знання і діяти в найрізноманітніших сферах життя, а головне, за версією Microsoft, – автономно заробляти мільярди доларів.
Звісно, всім агентам доведеться пройти «шлях становлення» окремо, але, судячи з дорожньої карти AGI від OpenAI, Оператор «пробиватиме» третій рівень (автономність), а Deep Research – четвертий (інноваційність), залишиться останній (організованість).
Тож Deep Research – це не просто інструмент для пошуку інформації, а фундаментальний крок до створення автономних ШІ-агентів, які можуть вивести якість досліджень на новий рівень.
Залишається лише очікувати на більш масову появу втілених (embodied) агентів, що шукатимуть та аналізуватимуть інформацію не лише в інтернеті, а й у реальному світі у формі роботів.
