阿里通义DeepResearch开源：AI研究员革命，轻松搞定博士级难题

type

status

date

slug

summary

不止于问答：AI如何化身“博士级研究员”

传统的大模型（LLM）擅长“一问一答”，但面对需要多步骤、跨领域、信息整合的复杂问题时，往往力不从心。通义DeepResearch彻底颠覆了这一模式，它像一位经验丰富的人类专家，遵循一套严谨的研究流程：

深度搜寻：面对一个宏大或模糊的问题，它首先会自主规划研究路径，将其拆解为一系列逻辑清晰的子任务。

多源交叉：针对每个子任务，它会自主调用网络搜索、学术论文检索、代码执行等多种工具，从海量信息中搜集关键数据和证据。

结构化归纳：它并不仅仅是信息的搬运工，更重要的是，它能在多个信息源之间进行交叉验证、比对和提炼，剔除噪声，形成结构化的知识。

报告生成：最终，它会生成一份逻辑严密、论据详实、来源可追溯的深度研究报告，为你提供真正能解决问题的完整方案。

例如，面对“夏威夷某地两处房产哪个售价更高”这类生活决策问题，它能自动联网查询房产交易记录，并在多个数据源中反复核查，确保信息的准确性。而在处理“原告要求退还出资是否违反资本维持原则”等专业法律问题时，它则能娴熟地调用法律数据库、检索相关案例和学术观点，提供有理有据的法律分析。即便是“计算特定天区内星座平均恒星数”这样的博士级跨学科难题，它也能借助Python解释器和学术搜索引擎，一步步完成复杂的建模与计算。

数据炼金术：摆脱人工标注的“无限弹药库”

高质量数据是训练强大AI模型的核心。通义DeepResearch团队的突破之一，在于构建了一套创新的“智能体合成数据”体系，实现了高质量训练数据的自动化、规模化生产，彻底摆脱了对昂贵且稀缺的人工标注数据的依赖。

第一阶段：智能体增量预训练 (Agentic CPT)

团队首次引入“Agentic CPT”概念，旨在教会模型如何“使用知识”，而非仅仅“记住知识”。通过名为AgentFounder的合成方法，他们构建了一个庞大的“开放世界知识记忆库”，并从中自动生成海量的“问题-答案”对。更关键的是，他们合成了规划、推理、决策三类“动作数据”，让模型在离线状态下就能探索无数推理路径，极大提升了训练效率和决策能力。

第二阶段：全自动高质量后训练数据合成

在后训练阶段，团队通过不断迭代的方案（如WebSailor V2），实现了比人工标注质量更高的数据集的全自动生成。他们通过以下方式确保数据的高质量和高难度： * 保证真实性：从真实网站中提取信息，构建知识图谱，确保问题源于现实。 * 制造“迷雾”：策略性地隐藏或模糊问题中的关键信息，提升问题的挑战性。 * 杜绝“抄近道”：通过形式化建模，防止模型利用捷径“猜测”答案，迫使其进行真正的多步推理。 * 打造“博士级”难题：设计自动化流程，让AI智能体在一个循环中不断深化和扩展问题，像滚雪球一样生成跨学科的复杂研究任务。

双模驱动：兼顾速度与深度的推理引擎

为了应对不同复杂度的任务，通义DeepResearch创新性地支持两种推理模式：

经典模式 (ReAct Mode)：在处理标准任务时，模型采用经典的“思考-行动-观察”（ReAct）模式。它像一个直觉敏锐的行动派，利用其超长上下文能力进行快速的多轮交互，高效解决问题。

深度模式 (Heavy Mode)：当面对极端复杂、需要长远规划的研究任务时，“深度模式”便会启动。不同于业界普遍采用的“单窗口、线性累加”信息处理模式（该模式易导致信息过载和“认知窒息”），通义DeepResearch采用了一种“综合-重构”的迭代过程。在每一轮研究中，AI智能体仅提取上一轮最精华的结论，构建一个全新的、精简的工作空间，从而始终保持清晰的“认知焦点”和高质量的推理能力。

此外，团队还提出了Research-Synthesis框架，让多个智能体并行研究同一问题，最后整合各自的报告与结论，从而获得更全面、更准确的答案。

全栈创新：从训练到落地的闭环生态

通义DeepResearch的成功不仅在于算法或数据，更在于其打通了从预训练、微调到强化学习的端到端全链路，并构建了一套全栈式的基础设施“护城河”。

团队坦言，通过强化学习（RL）构建高质量Agent是一项复杂的系统工程挑战。为此，他们不仅在算法层面基于GRPO进行了深度定制优化，更关键的是在基础设施上实现了突破，包括： * 高效仿真训练环境：摆脱对昂贵且不稳定的实时Web API的依赖。 * 鲁棒的工具沙盒：防止工具的偶然错误破坏智能体的学习轨迹。 * 自动化的数据管理：形成“数据生成”与“模型训练”之间的正向飞轮。

这些创新并非停留在实验室。通义DeepResearch的技术早已在阿里旗下多个产品中落地开花。例如，高德地图的智能助手“小高老师”，其背后就有通义DeepResearch提供的复杂POI推理能力，能够轻松理解“在西湖边找家评分4.5以上、有儿童餐且离地铁站不超过1公里的浙菜馆”这类复杂需求。同样，其能力也深度融合到了原生法律智能体“通义法睿”中，大幅提升了其在案例检索、合同审查等任务上的专业水准。

结论

通义DeepResearch的全栈开源，无疑是人工智能领域的一次重要里程碑。它不仅向世界展示了轻量化模型在深度研究领域同样可以达到顶尖水平，更慷慨地分享了其背后的核心技术秘方——“合成数据+强化学习”是训练下一代强大AI智能体的关键路径。

这一举措极大地降低了开发者构建专属深度研究智能体的门槛，为AI变现和创新应用开辟了无限可能。从个人助理到企业智库，从科学研究到市场分析，一个由AI驱动的“研究员”时代正加速到来。下一个改变世界的爆款应用，或许就将诞生于此。

想要获取更多前沿的AI资讯和深度解析，欢迎访问AI门户网站 AIGC.bar，与我们一同见证AGI的未来。