阿里通義重磅開源 DeepResearch：讓 AI 具備 “人類級研究能力” 的技術架構全景解析 原創 精華
當 AI 從 “信息檢索工具” 向 “自主研究者” 進化時，阿里通義實驗室推出的 Tongyi DeepResearch（以下簡稱 “DeepResearch”）給出了突破性答案。作為基于 WebAgent 演進的下一代深度研究智能體，它不僅能像人類專家一樣拆解復雜問題、規劃研究路徑，還能通過動態學習持續優化結論 —— 這背后，是一套圍繞 “類人研究邏輯” 構建的全棧技術架構。
Github 地址：
??https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch??
本文將從底層設計、核心技術、性能驗證到開源生態，全面拆解 DeepResearch 如何讓 AI 擁有 “深度思考” 的能力。
一、架構底層邏輯：復刻人類研究的 “雙循環認知模型”
傳統 AI Agent 在處理復雜研究任務時，往往陷入 “線性信息堆積” 的困境：只能機械抓取數據，卻無法像人類一樣 “邊研究邊調整方向”。DeepResearch 的核心突破，在于從根本上復刻了人類研究員的認知模式，構建了 “動態規劃 - 分層合成” 雙循環工作流，解決了三大核心痛點：
1. 從 “固定路徑” 到 “動態探索”：讓研究方向隨發現進化
人類做研究時，會根據新發現不斷調整大綱（比如：研究 “新能源電池” 時，發現固態電池突破后新增子主題）。DeepResearch 通過規劃者 Agent（Planner） 實現這一邏輯：
- 初始階段，Planner 基于用戶問題生成 “研究大綱初稿”；
- 研究過程中，持續評估現有信息與目標的差距，通過Group Relative Policy Optimization（GRPO）強化學習算法，從歷史研究軌跡中學習 “何時調整方向”，自動新增 / 刪減子主題；
- 最終輸出的 “活文檔” 式大綱，不再是固定模板，而是隨研究深入不斷迭代的 “動態路線圖”。
2. 從 “上下文過載” 到 “記憶 - 推理分離”：讓 AI 學會 “取舍信息”
人類研究者會將 “核心證據”（比如：文獻數據、實驗結果）與 “臨時思考”（比如：初步假設、無效嘗試）分開存儲，避免思維混亂。DeepResearch 借鑒這一邏輯，設計了獨立的記憶層與推理層：
- 證據記憶庫（Evidence Memory）僅存儲經過驗證的核心信息（比如：權威文獻摘要、數據圖表結論），由WebWeaver 子模塊負責結構化管理，支持精準檢索；
- 推理工作區（Reasoning Workspace）用于實時拆解問題、生成中間結論，臨時思考過程用完即棄，避免占用上下文窗口；
- 這種分離機制，使 DeepResearch 能處理 “超長時研究任務”（比如：持續數周的行業報告撰寫），而不會因信息冗余導致 “思維卡頓”。
3. 從 “單一文本” 到 “多模態融合”：讓 AI 看懂 “圖表與網頁”
傳統 Agent 只能處理文本信息，而人類研究需結合圖表、網頁布局、數據可視化等多模態內容。DeepResearch 通過 WebWatcher 子模塊 實現多模態理解突破：
- 集成視覺 - 語言模型（Vision-Language Model），能解析學術論文圖表、網頁截圖中的數據關系（比如：折線圖趨勢、表格對比）；
- 在LiveVQA（實時視覺問答）基準測試中，Pass@1 得分達 58.7%，遠超 GPT-4o 的 34.0%，意味著它能更精準地從視覺信息中提取研究證據。
二、核心技術支柱：四大創新讓 AI 擁有 “研究智慧”
如果說底層邏輯是 “骨架”，那么四大核心技術模塊就是 DeepResearch 的 “肌肉”，支撐起從 “信息獲取” 到 “結論生成” 的全流程研究能力。
1. 迭代式深度推理（WebResearcher）：破解長程任務 “認知瓶頸”
面對 “撰寫行業競爭分析報告”“解析復雜科學問題” 等長程任務，傳統 Agent 容易陷入“中途偏離目標”“結論碎片化” 的問題。DeepResearch 的 WebResearcher 子模塊 首創 “迭代研究范式”，將研究拆分為 N 個回合，每個回合輸出 “思考 - 報告 - 行動” 三元組：
- 思考（Thought）分析當前信息缺口，決定下一步行動（比如；“需補充某公司最新財報數據”）；
- 報告（Report）提煉已驗證的核心結論，作為 “永久記憶” 存入證據庫；
- 行動（Action）調用工具（比如：搜索引擎、數據庫）填補信息缺口；
- 關鍵創新：僅保留 “報告” 作為核心記憶，“思考” 過程實時丟棄，避免 “認知污染”（即無效思考干擾后續判斷）。
- 效果驗證：在HLE（復雜邏輯推理基準）中，30B 參數的 DeepResearch 模型得分達 32.0%，超越 72B 參數的傳統 Agent，證明 “迭代推理” 比 “規模堆砌” 更高效。
2. 動態數據合成引擎：解決 “研究型 AI 缺練手材料” 難題
高質量研究數據稀缺是行業痛點（人類專家的研究過程難以完整記錄）。DeepResearch 構建了 自動化數據生成流水線，可批量產出 “帶詳細推理軌跡” 的訓練數據：
- 三階段生成流程
a.ItemWriter：生成初始研究問題（比如：“分析 AI 大模型能耗優化技術”）；
b.工具增強 Agent：為問題添加復雜度（比如：“需對比 10 種技術方案，含量化數據”）；
c.Judge Agent：驗證數據質量（比如：“推理步驟是否符合人類研究邏輯”）；
- 基于該引擎的WebShaper 子模塊，已生成 WebWeaver-3k 等 SFT（有監督微調）數據集，讓小模型也能習得 “專家級研究技巧”。
3. 多模態工具鏈：打通 “看、搜、算” 全流程研究能力
人類研究者會靈活使用文獻管理軟件、數據可視化工具、計算器等，DeepResearch 則通過 統一工具調度層 整合多元能力，覆蓋研究全場景：
- 視覺理解工具解析學術圖表、網頁截圖，在MMSearch（多模態搜索基準）中 Pass@1 達 55.3%；
- 智能搜索工具基于 ReSum 算法的摘要工具，能壓縮長對話并保留關鍵線索，支持 “無限長研究過程”；
- 邏輯計算工具集成 Python 執行環境，解決量化分析問題（如 “計算某技術的成本收益比”）；
- 文獻解析工具自動提取 PDF 論文的摘要、圖表、參考文獻，生成結構化證據卡片。
4. 輕量化高效推理：讓 “深度研究能力” 普惠化
大模型的高算力需求限制了研究型 AI 的落地。DeepResearch 通過模型壓縮與推理優化，在保證性能的同時降低部署門檻：
- 專項工具模型推出 ReSumTool-30B 摘要工具，性能接近 235B 大模型，但推理速度提升 3 倍，部署成本降低 70%；
- 混合精度推理采用 FP16+INT8 混合精度，在 GPU 顯存占用減少 40% 的情況下，保持推理準確率僅下降 1.2%；
- 增量更新機制針對研究任務的 “增量式證據補充” 特點，優化模型輸入策略，避免每次新增信息都重新處理全量數據。
三、性能驗證：三大權威基準刷新 “研究型 AI” 天花板
DeepResearch 的架構優勢，已在三大權威基準測試中得到驗證，全面超越現有研究型 Agent：
測試基準 | 核心任務 | DeepResearch 表現 | 行業對比（GPT-4o） |
DeepResearch Bench | 綜合性研究能力（5 項指標） | 平均得分 82.3，有效引用率超 27% | 平均得分 65.1，有效引用率較低 |
BrowseComp-VL | 多模態研究任務 | 平均得分 27.0%（2 倍于競品） | 平均得分 13.5% |
HLE | 復雜邏輯推理 | 30B 模型得分 32.0% | 72B 模型得分 28.5% |
其中，DeepResearch Bench 是阿里通義團隊構建的首個 “類人研究能力評估基準”，涵蓋 “問題拆解完整性”“證據可靠性”“結論洞察力” 等 5 項核心指標，更貼近真實研究場景。測試結果顯示，DeepResearch 生成的報告不僅 “信息全面”，還能提出 “預見性觀點”（比如：基于技術趨勢預測某領域 3 年后的發展方向），這是傳統 Agent 難以實現的。
四、開源與生態：讓 “AI 研究員” 能力觸手可及
為推動研究型 AI 的普惠化，DeepResearch 已全面開源核心模型、工具與數據集，開發者可通過以下渠道快速接入：
1. 開源模型（Github/HuggingFace/ModelScope）
- 基礎模型Tongyi-DeepResearch-30B-A3B，支持 ReAct（反應式推理）與 IterResearch（迭代式推理）兩種模式；
- 專項工具模型ReSumTool-30B（摘要工具）、WebWatcher-13B（多模態理解）；
- 部署支持提供 Docker 鏡像、K8s 部署配置，支持單機 GPU（A100 40G）即可啟動完整研究能力。
2. 核心數據集
- WebWeaver-3k含 3000 個研究任務的完整推理軌跡，標注 “問題 - 大綱 - 證據 - 結論” 全鏈路；
- BrowseComp-VL-10k10000 個多模態研究樣本（含文本 + 圖表 + 網頁截圖）；
- HLE-Extended擴展版復雜推理數據集，新增 “行業分析”“科學研究” 等真實場景任務。
3. 應用場景與案例
目前，DeepResearch 已在多個領域落地實踐：
- 學術研究輔助科研人員撰寫文獻綜述，自動整合 50 + 篇論文核心觀點，生成結構化綜述框架；
- 行業分析為企業生成 “AI 大模型產業競爭報告”，自動抓取 10 + 家廠商動態、30 + 項技術參數，輸出對比分析；
- 政策研究解析地方產業政策，自動提取 “扶持方向”“補貼標準”，生成落地可行性分析。
五、結語：研究型 AI 的下一站 ——“認知智能” 的突破
DeepResearch 的技術架構，本質上是對 “AI 如何模擬人類認知” 的一次深度探索。它沒有停留在 “工具調用” 的表層，而是深入到 “研究邏輯” 的核心：通過雙循環工作流復刻人類的 “探索 - 合成” 思維，用記憶 - 推理分離解決 “認知過載”，靠迭代推理實現 “長程思考”。
未來，隨著多模態理解能力的深化（比如：解析實驗視頻、模擬科學實驗）、跨領域知識融合（比如：結合醫學與 AI 的交叉研究），研究型 AI 或將從 “輔助工具” 進化為 “協作伙伴”，與人類專家共同突破知識邊界。而 DeepResearch 的開源生態，也為開發者提供了通往這一未來的 “技術腳手架”—— 畢竟，讓 AI 擁有 “研究智慧”，最終是為了讓人類更專注于 “創造性思考”。
好了，這就是我今天想分享的內容。
本文轉載自??玄姐聊AGI?? 作者：玄姐
