OpenAI erklärt: So funktioniert der Aufbau von Research Agents

OpenAI zeigt, wie sich komplexe Forschungsaufgaben mit Hilfe sogenannter Deep Research Agents automatisieren lassen. Die Agenten nutzen das kürzlich via API veröffentlichte Modell o3-deep-research-2025-06-26 sowie Websuche und interne Dateisuche über das MCP-System. Eine typische Pipeline besteht aus vier Agenten: Triage, Klärung, Instruktion und eigentliche Recherche. Nutzeranfragen werden zuerst geprüft und bei Bedarf mit Rückfragen präzisiert. Anschließend erstellt ein Instruktionsagent einen strukturierten Forschungsauftrag, den der Research Agent ausführt.

Für weniger komplexe Aufgaben steht ein einfacherer Einzelagent auf Basis des o4-mini-Modells zur Verfügung. Das Beispiel richtet sich an Entwickler, die skalierbare Recherche-Workflows mit OpenAI-Tools aufbauen wollen.