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阿里旗下阿里云正在内测AI投研工具"Qovest"，定位为面向专业个人投资者的AI金融投研助手，首批验证A股条件检索、Deep Research、持续跟踪等功能，瞄准独立研究习惯的个人投资者，补齐国内投研工具市场结构性缺口，卡位AI金融赛道。
过去一年，Deep Research Agent 被视为大模型落地的下一个突破口，它们会检索、能用工具、可多步推理，在一个个榜单上高歌猛进。但把它们放到真实世界的专业场景里，表现是否也同样亮眼？
随着大语言模型逐步从「单轮问答」走向「真实环境中的持续交互」，LLM agents 正在被用于越来越复杂的 agentic applications：deep research、coding、computer use、customer service、medical inquiry、troubleshooting 等等。
随着AI Coding、Agent、Deep Research 等应用快速普及，模型单次处理的上下文长度正在从几万Token迈向几十万甚至百万Token。
OpenAI刚用Deep Research抢了先手，谷歌直接掀桌！DeepMind祭出研究智能体双杀，Max版质量评分从66.1%暴拉到93.3%，知识工作自动化的军备竞赛正式进入贴身肉搏。
谷歌真是急了。 前脚刚传来消息，称谷歌联合创始人谢尔盖·布林重启“创始人模式”，亲自督战并组建精英“突击队”，全力提升Gemini在AI编程和自主智能体等关键能力上追赶Anthropic等对手。 后脚
面对琳琅满目的Deep Research Agent（深度研究智能体），究竟该如何选型？本文基于OSU与Amazon最新发布的MMDR-Bench论文，为您提供一份经过严谨科学验证的“避坑指南”。结论先行：综合任务首选谷歌Gemini Deep Research，而涉及计算机科学与数据结构的硬核任务，GPT-5.2依然是专家首选。
在当前的AI Research浪潮中，Autonomous Agents已经改变了我们获取信息的方式——从被动接收到主动检索。
现有的多模态模型往往被困在「视频」的孤岛里——它们只能回答视频内的问题。但在真实世界中，人类解决问题往往是「看视频找线索 -> 上网搜证 -> 综合推理」。
在近一年里，Agentic System（代理系统/智能体系统）正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code，我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型，而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。