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那么，ChatGPT agent推出后，还需要OpenAI deep research吗？
两者哪个效果更好？
本文从文献综述、数据分析、PPT 制作与文献调研四大学术场景进行综合测评。
我们针对同一个主题，比较了ChatGPT agent与deep research的效果。
ChatGPT agent运行7分钟，按照框架展示了主题综述的调研结果：
可以看到，ChatGPT agent引用了很多mdpi和Frontiers上面的文章：
当在提示词中补充“请主要查找来自pubmed和pubmed central的论文，以及其他学术期刊官网论文。”
这一次结果来源文献就好多了：
ChatGPT agent倾向于查找有全文查看权限的pmc文章，并没有引用pubmed摘要的结果，而deep research会采用：
此外，ChatGPT agent各部分的分析汇总也没有deep research深入。
综上，对于文献综述任务，无论是完整度、深度，OpenAI deep research效果更好。
ChatGPT Agent除了能检索和汇总数据，还能将结果整理成图表。
那么我们再来看看其表现如何：
可以看出，数据来源是WHO、PMC、国际阿兹海默症官网等。
相比Deep research的文字报告，agent还有图表汇总：
由于数据来源不全，所以统计图没有显示每一年的详细数据，比较简略。
而且GPT agent当前还不能上传附件，如果能结合已有的数据文件，再加上检索最新数据，agent就能发挥的会更好。
根据给出的pdf文献，制作一份文献汇报PPT：
时间有点长，整整运行了半小时，经历了“读取附件文章-分析内容-提取PPT要点-代码出PPT文件-转换pptx格式”等步骤，才给出了一份PPT。
Agent出的ppt，可以直接下载和编辑：
整体内容和视觉呈现，比较简洁，不如GenSpark和天工AI PPT。
需要自主检索大量文献的主题综述，agent表现不如deep research。
那简单一点，指定数据库和网站的文献汇总报告呢？
实测效果还是很不错的：
如果你对其中某一个主题感兴趣，还可以让GPT agent展开，继续深入挖掘更多文献：
总结：
ChatGPT agent目前的能力，虽然能执行多步骤任务，但能力有限，太复杂的任务完成度不好。
但是如果把任务颗粒度细化，比如文献综述，规定具体的文献数据库来源，缩小检索范围，agent完成的就会相对较好。
当然，目前的通用agent，比如Manus、GenSpark，都有完成任务质量不高的通病，不如特定场景的agent好用（比如各家deep research ，GenSpark PPT制作，天工 AI PPT等）。
所以，工具还是那个工具，合理分配任务，是提升效率和效果的关键。
以上。
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