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摘要：

AlphaSense推出“Deep Research”AI代理，可自动化复杂研究流程，整合网络、专有数据及企业内部资源，快速生成分析报告。相比OpenAI等仅搜索公开网络的产品，其支持企业内网及5亿份专有文档，提供更全面分析。采用多模型架构（Anthropic、Gemini、Llama）确保高效推理与低幻觉风险，结论可溯源。适用于并购分析、高管简报等金融及企业场景，符合严格数据安全要求。该工具标志着AlphaSense十年AI研发的重要进展，为高密度数据环境提供战略洞察。

AlphaSense推出面向网络及企业文件的深度研究功能——以下是其重要意义

作者：Carl Franzen @carlfranzen
2025年6月10日下午5:49

OpenAI、Google、xAI等主流AI提供商已推出各类AI代理，能够代表用户在网络上进行详尽或“深度”研究，花费数分钟时间编制带有详细引用的白皮书和报告。在最佳情况下，这些成果无需人工编辑即可直接分享给同事、客户和商业伙伴。

但它们都存在一个显著的局限性：默认情况下，这些工具只能搜索网络及公开网站，无法访问企业客户的内部数据库和知识图谱。除非企业或其顾问花费时间、成本和开发资源，利用类似OpenAI的Responses API构建检索增强生成（RAG）流程。

如今，市场情报AI平台AlphaSense（其客户包括85%的标普100指数企业）正为金融服务业和大企业提供更优解决方案。

该公司今日发布自主开发的”Deep Research”，这款自主AI代理可自动化复杂研究工作流，覆盖网络、AlphaSense持续更新的非公开专有数据源（如高盛和摩根士丹利研究报告），以及企业客户自有数据（可自由连接任何内部资源）与企业情报系统。

该工具现已向所有AlphaSense用户开放，能够以传统方法所需时间的一小部分生成详细分析报告。

“Deep Research是我们的首个自主代理，可在平台上代表用户进行研究——将原本需要数日甚至数周的任务缩短至几分钟，”AlphaSense产品高级副总裁Chris Ackerson向VentureBeat独家透露。

底层模型架构与性能优化

AlphaSense采用围绕动态大语言模型套件构建的灵活架构。目前主要使用三大模型系列：通过AWS Bedrock访问的Anthropic模型（用于高级推理和代理工作流）、谷歌Gemini（擅长处理长上下文提示），以及与AI硬件初创公司Cerebras合作部署的Meta Llama模型。通过WSE-3晶圆级引擎硬件，该平台实现了高吞吐量任务的高效推理。

新型AI代理：快速精准复现专业分析师工作

Ackerson强调该工具在速度、深度和透明度上的独特组合：“为减少幻觉，我们将每个AI生成的见解都锚定在源内容中，用户可追溯任何结论至原始文档的具体句子。”每份深度研究报告均包含可点击的引用链接，支持验证和深入追踪。

十年AI研发积淀

Deep Research的推出标志着AlphaSense多年AI演进的里程碑。Ackerson回顾道：“从公司创立起，我们就运用AI支持金融和企业专业人士的研究流程，最初是改进搜索功能消除盲区。随着AI进步，我们逐步转向真正的分析自动化。”过去几年，该平台已陆续推出生成式搜索、生成式网格对比分析等功能。

应用场景：从并购分析到高管简报

Deep Research支持多种高价值工作流，包括生成公司与行业概览、筛选并购机会、准备董事会/客户简报等。用户通过自然语言指令即可获取定制化报告，附带支持论据和来源链接。

专有数据与内部集成优势

AlphaSense的核心优势在于其专有内容库：“我们聚合了超过5亿份优质专有文档，包括卖方研究和专家访谈等公开网络无法获取的数据，”Ackerson解释道。平台还支持客户内部文档集成，实现内外数据的协同分析。

持续更新与安全承诺

AlphaSense所有数据源均保持持续更新，每日新增数十万份文档。在安全方面，Ackerson指出：“我们构建了符合最严格监管要求的企业级系统，客户保留数据完全控制权，支持全加密和权限管理。”部署方案包含多租户和单租户选项，后者可在客户基础设施内完全私有化运行。

精准度提升与企业AI需求增长

根据Gartner预测，到2027年50%的商业决策将由AI代理增强或自动化。Ackerson认为：“过去两年我们看到模型能力呈曲棍球杆式增长——它们不再只是组织内容，而是能进行逻辑推理。”

复杂商业环境的新工具

通过结合优质专有内容、可定制集成和AI生成的综合分析，AlphaSense致力于为快节奏、高密度数据环境中的专业人士提供战略洞察。

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AlphaSense推出自有深度研究功能，覆盖网络及企业文件——其重要性解读

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