Opera udostępnia ODRA w Neon: przeglądarkowy agent do głębokich badań

Opera uruchomiła ODRA (Opera Deep Research Agent) dla użytkowników z dostępem founders w przeglądarce Opera Neon. To narzędzie ma ambicję przenieść badania w sieci z poziomu prostego streszczania do pełnej syntezy i oceny źródeł — bezpośrednio w oknie przeglądarki. Nowi użytkownicy mogą zapisać się na listę oczekujących.

Jak działa ODRA

W przeciwieństwie do standardowych wtyczek AI w przeglądarkach, ODRA pracuje w trybie równoległego, wieloagentowego wnioskowania. Wykorzystuje wiele dużych modeli językowych — w tym GPT i Gemini — które są orkiestracją spajane przez autorski Opera AI Engine.

Zamiast podawać jedynie skrót treści, agent porównuje i zestawia informacje z wielu źródeł, ocenia ich wiarygodność oraz buduje ustrukturyzowane raporty. Raporty zawierają odwołania do materiałów źródłowych i przechodzą kontrolę jakości opartą na ramach RACE, które mają wzmocnić osadzenie faktów i przejrzystość wnioskowania.

Dla kogo i czym się wyróżnia

Grupą docelową są specjaliści, badacze i zaawansowani użytkownicy, którym zależy na pełnych opracowaniach i weryfikacji źródeł, a nie tylko na szybkim streszczeniu wyników wyszukiwania. Wczesne opinie społeczności founders podkreślają wygodę pracy w natywnym środowisku przeglądarki i możliwość eksportu raportów do PDF, co ułatwia dzielenie się wynikami offline.

Architektura ODRA jest agnostyczna względem LLM, a podejście wielomodelowe ma poprawiać dokładność i kompletność badań. Na tle dotychczasowych integracji AI w przeglądarkach to właśnie połączenie orkiestracji modeli i krytycznej syntezy treści wyznacza kierunek rozwoju takich narzędzi.

Dostępność i strategia Opery

ODRA jest dostępna od ręki dla posiadaczy statusu founder w Opera Neon, zaś pozostali mogą dopisać się do listy oczekujących. Opera zapowiada rozwijanie Neona jako platformy dla wielu agentów AI i konsekwentnie pozycjonuje przeglądarkę jako centrum produktywności opartej na agentach, w jednym, spójnym środowisku.

Pytania bez odpowiedzi

Deklaracje dotyczące jakości i rzetelności ODRA będą wymagały niezależnych ewaluacji. Kluczowe pozostaje, jak w praktyce działają procedury oceny źródeł, jakie są opóźnienia i koszty obliczeniowe pracy w trybie wielomodelowym oraz w jaki sposób rozwiązano kwestie prywatności danych użytkownika w kontekście agentów działających w przeglądarce. Jeśli ODRA poradzi sobie z tymi wyzwaniami, może stać się punktem odniesienia dla narzędzi badawczych opartych na AI.