微软动手了，联合OpenAI + Azure 云争夺AI服务市场

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今天继续我们的境外新闻，让大家了解一下外面的世界都在干什么，天天光看自己这块地以为挺不错，只是政策阻隔了那些列强，如果他们还能回来，我们又会怎样。

译文：

微软已将由 OpenAI 开发的 Deep Research（深度研究） 能力集成到其 Azure AI Foundry Agent 服务中，帮助企业将研究自动化功能整合进业务应用。

微软核心 AI 部门产品副总裁 Yina Arenas 在一篇博客文章中写道，这一研究自动化能力的整合得益于 Deep Research API 和 SDK，开发者可以借此将“深度研究即服务”嵌入、扩展并编排到企业生态系统中，包括现有的数据和系统。

研发人员如何使用 Deep Research？ Arenas 表示，开发者可以借助 Deep Research 实现以下功能：

自动化生成大规模、可追溯来源的洞察；

以编程方式构建并部署可由应用、工作流或其他 Agent 调用的服务型智能体（agent）；

使用 Azure 的 Logic Apps、Functions 和 Foundry 连接器 来编排复杂任务。

Forrester 副总裁兼首席分析师 Charlie Dai 表示，这项新功能的本质是帮助企业让其 AI agent 能够对复杂数据进行更深入的分析，从而提升决策质量和工作效率。

他补充说：“几乎所有主流行业都能从中受益，比如金融行业的投资洞察生成、医疗领域的药物研发加速，以及制造业的供应链优化。”

Deep Research 的工作原理是什么？ Deep Research 核心上结合了 OpenAI 和微软的技术，包括：

o3-deep-research 模型

GPT 系列模型（如 GPT-4o、GPT-4.1）

以及与 Bing 搜索整合的 Grounding（信息落地） 能力

在智能体接收到研究请求（无论来自用户还是其他应用）后，它会调用 GPT-4o 和 GPT-4.1 来理解意图、补全缺失细节，并明确定义任务目标和范围。

随后，Agent 启动 Bing 搜索驱动的 Grounding 工具，检索出一组经过优化、质量较高的最新网页内容。

接下来，o3-deep-research agent 会开始正式的研究过程。它并非仅仅总结内容，而是对信息进行 推理、适应和多源整合，并在获取新数据后自动调整研究路径。

最终，系统输出一份结构化报告，不仅包含答案，还包括：

模型的推理过程路径

引用的原始信息来源

以及交互过程中提出的澄清性问题

Arenas 强调，这种完整链路的文档输出非常适用于需要透明度、可追溯性和可信度的企业级应用场景。

市场竞争、定价与可用性 微软并非唯一一家提供“深度研究”功能的超大规模云服务商。

Forrester 的 Dai 表示：“Google Cloud 通过 Gemini 2.5 Pro 已经提供了 Gemini Deep Research 服务。AWS 虽未正式推出相关云服务，但展示了名为 Bedrock Deep Researcher 的样例应用，用于自动生成文章和报告。”

微软自身也在其办公软件中集成了该功能——即 Microsoft 365 Copilot 中的 Researcher 功能。OpenAI 也已将 Deep Research 能力集成至 ChatGPT 助理中。

定价方面： 在 Azure AI Foundry Agent 服务中使用 o3-deep-research 模型的 Deep Research 功能将收取：

每百万输入 tokens：10 美元

每百万输出 tokens：40 美元

模型缓存的输入 token：2.50 美元 百万

此外，企业还需为以下内容 单独计费：

基于 Bing Search 的 Grounding 工具

用于问题澄清的基础 GPT 模型（如 GPT-4）

小结 微软将 OpenAI 的 Deep Research 能力带入 Azure AI Foundry Agent，代表其进一步加码企业级 AI 应用生态建设。这一能力通过结合检索、推理与结构化输出，让企业开发者能够更容易构建支持复杂数据分析和决策的智能体系统，在效率、可追溯性和稳定性方面实现新突破。

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