通义DeepResearch：阿里开源深度研究智能体，赋能长周期复杂任务高效突破

通义DeepResearch，作为阿里巴巴重磅推出的开源深度研究智能体，专为长周期、高复杂度的深度信息检索任务量身打造。模型搭载300亿超大参数规模，支持动态激活30亿核心参数，兼顾算力效率与推理深度；创新提供ReAct模式与深度模式（Heavy Mode）双引擎，其中深度模式依托迭代研究范式（IterResearch），大幅提升复杂任务的推理能力上限。

通义DeepResearch核心功能：

1、长周期深度信息检索：

针对学术研究、市场分析、政策制定等需要多步骤推理与长期规划的场景，提供精准的信息检索与整合能力，高效处理复杂任务流程，解决传统工具“浅尝辄止”的检索痛点。

2、双模式推理灵活切换：

– ReAct模式：严格遵循“思考-行动-观察”闭环逻辑，适合模型核心能力的标准化评估与常规研究任务执行；

– 深度模式（Heavy Mode）：基于迭代研究范式（IterResearch），通过多轮次“检索-分析-优化”循环，显著提升复杂推理任务的处理精度与深度。

3、全流程无人工合成数据生成：

采用自研合成数据方案，端到端完成高质量数据集的自动生成，覆盖预训练、微调、强化学习全阶段需求，无需人工标注即可突破智能体能力上限，大幅降低训练成本。

4、定制化强化学习优化：

搭载Group Relative Policy Optimization（GRPO）等定制化强化学习算法，确保智能体行为与高阶任务目标高度对齐，提升模型在动态复杂环境中的适应性与稳定性。

5、产业级应用赋能验证：

已成功落地于高德地图AI原生出行Agent、法律智能工具“通义法睿”等核心场景，实现从技术原型到产业价值的高效转化，验证了模型的实用性与可靠性。

6、开源生态共建共享：

项目完全开源，提供完整的代码、模型权重与训练数据，赋能开发者参与技术迭代与应用创新，推动深度研究智能体领域的生态共建与技术普惠。

通义DeepResearch家族矩阵：

1、WebWalker：

专注网页遍历任务，精准评估语言模型在网页导航场景中的实际表现；

2、WebDancer：

聚焦自主信息寻求能力建设，推动智能体在信息检索流程中的自主性与独立性；

3、WebSailor：

专攻复杂网页环境导航，助力智能体突破常规逻辑局限，实现超人级推理；

4、WebShaper：

通过信息寻求过程的形式化设计，实现智能体训练数据的高质量合成，夯实模型性能基础；

5、WebWatcher：

探索视觉-语言多模态融合边界，结合图文理解能力拓展深度研究的应用维度；

6、WebResearcher：

释放长周期智能体的无界推理潜能，强化复杂任务的多步骤处理能力；

7、ReSum：

依托上下文智能总结技术，优化长周期搜索任务中的信息管理效率，避免信息过载；

8、WebWeaver：

以动态提纲技术结构化网络规模证据，为开放性深度研究提供系统化支撑；

9、WebSailor-V2：

融合合成数据与可扩展强化学习技术，持续缩小与专有智能体的性能差距。

通义DeepResearch应用场景：

1、学术研究领域：

快速整合海量文献资源，自动生成逻辑严谨的文献综述，帮助科研人员聚焦核心创新点，大幅缩短调研周期；

2、市场分析场景：

深度挖掘竞品动态、行业趋势与消费者需求数据，输出结构化分析报告，为企业战略制定与产品规划提供精准依据；

3、法律研究领域：

如“通义法睿”应用，自动检索法条、类案与裁判文书，进行深度归纳分析，为法律从业者提供高效的办案辅助工具；

4、智能出行领域：

赋能高德地图AI原生出行Agent，结合实时路况、公共交通信息等多源数据，为用户提供个性化、精准化的出行规划建议；

5、复杂信息检索场景：

适配跨领域研究、政策制定等需要多维度信息整合与深度推理的任务，帮助用户快速从海量信息中提炼核心价值，提升决策效率。

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