课程简介

随着大模型慢思考推理能力、Agentic端到端训练等技术发展，信息获取agent能力取得飞速进步。OpenAI、谷歌及国内大模型厂商纷纷推出自己的深度研究产品。模型可以通过与外界信息环境的深度交互，完成专业的研究报告生成，回答人类数小时都无法求解的难题。大模型的信息及知识获取模式逐步从简单的搜索增强生成往长时、多工具、复杂任务形态等方向发展。

信息获取几乎是所有复杂生活、生产任务的基础步骤，能否实现信息获取AGI，是AI技术发展阶段的重要衡量维度。信息获取agent逐步从“副驾”走向“主驾”,也将会是AI发展的必然趋势。在这个过程中， 端到端模型训练、难例数据合成，开放式任务评测等将会是整个行业需要解决的关键技术问题。

本分享将会梳理大模型信息获取Agent及深度研究技术的最新发展现状与趋势，结合在智能体上的研究实践，与IT从业者们共同探讨通往信息获取AGI的关键技术路径。

课程收益

1、帮助学员明晰信息获取Agent发展脉络，把握行业前沿动态；

2、帮助学员掌握信息获取Agent关键技术，提升专业实践能力；

3、帮助学员洞察AI及智能体发展趋势，挖掘算力scaling价值

受众人群

AI算法工程师、大语言模型研发专员及自然语言处理技术骨干、AI技术项目经理、智能系统架构师及企业AI应用负责人，以及对人工智能感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、信息获取任务定义与挑战

2、信息获取agent业界技术发展现状

3、DeepDiver：盘古信息获取Agent技术实践

4、总结与展望

5、QA