阿里通义重磅开源 DeepResearch：让 AI 具备 “人类级研究能力” 的技术架构全景解析 原创 精华

当 AI 从 “信息检索工具” 向 “自主研究者” 进化时，阿里通义实验室推出的 Tongyi DeepResearch（以下简称 “DeepResearch”）给出了突破性答案。作为基于 WebAgent 演进的下一代深度研究智能体，它不仅能像人类专家一样拆解复杂问题、规划研究路径，还能通过动态学习持续优化结论 —— 这背后，是一套围绕 “类人研究逻辑” 构建的全栈技术架构。

Github 地址：

​​https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch​​

本文将从底层设计、核心技术、性能验证到开源生态，全面拆解 DeepResearch 如何让 AI 拥有 “深度思考” 的能力。

一、架构底层逻辑：复刻人类研究的 “双循环认知模型”

传统 AI Agent 在处理复杂研究任务时，往往陷入 “线性信息堆积” 的困境：只能机械抓取数据，却无法像人类一样 “边研究边调整方向”。DeepResearch 的核心突破，在于从根本上复刻了人类研究员的认知模式，构建了 “动态规划 - 分层合成” 双循环工作流，解决了三大核心痛点：

1. 从 “固定路径” 到 “动态探索”：让研究方向随发现进化

人类做研究时，会根据新发现不断调整大纲（比如：研究 “新能源电池” 时，发现固态电池突破后新增子主题）。DeepResearch 通过规划者 Agent（Planner） 实现这一逻辑：

• 初始阶段，Planner 基于用户问题生成 “研究大纲初稿”；
• 研究过程中，持续评估现有信息与目标的差距，通过Group Relative Policy Optimization（GRPO）强化学习算法，从历史研究轨迹中学习 “何时调整方向”，自动新增 / 删减子主题；
• 最终输出的 “活文档” 式大纲，不再是固定模板，而是随研究深入不断迭代的 “动态路线图”。

2. 从 “上下文过载” 到 “记忆 - 推理分离”：让 AI 学会 “取舍信息”

人类研究者会将 “核心证据”（比如：文献数据、实验结果）与 “临时思考”（比如：初步假设、无效尝试）分开存储，避免思维混乱。DeepResearch 借鉴这一逻辑，设计了独立的记忆层与推理层：

• 证据记忆库（Evidence Memory）仅存储经过验证的核心信息（比如：权威文献摘要、数据图表结论），由WebWeaver 子模块负责结构化管理，支持精准检索；
• 推理工作区（Reasoning Workspace）用于实时拆解问题、生成中间结论，临时思考过程用完即弃，避免占用上下文窗口；
• 这种分离机制，使 DeepResearch 能处理 “超长时研究任务”（比如：持续数周的行业报告撰写），而不会因信息冗余导致 “思维卡顿”。

3. 从 “单一文本” 到 “多模态融合”：让 AI 看懂 “图表与网页”

传统 Agent 只能处理文本信息，而人类研究需结合图表、网页布局、数据可视化等多模态内容。DeepResearch 通过 WebWatcher 子模块 实现多模态理解突破：

• 集成视觉 - 语言模型（Vision-Language Model），能解析学术论文图表、网页截图中的数据关系（比如：折线图趋势、表格对比）；
• 在LiveVQA（实时视觉问答）基准测试中，Pass@1 得分达 58.7%，远超 GPT-4o 的 34.0%，意味着它能更精准地从视觉信息中提取研究证据。

二、核心技术支柱：四大创新让 AI 拥有 “研究智慧”

如果说底层逻辑是 “骨架”，那么四大核心技术模块就是 DeepResearch 的 “肌肉”，支撑起从 “信息获取” 到 “结论生成” 的全流程研究能力。

1. 迭代式深度推理（WebResearcher）：破解长程任务 “认知瓶颈”

面对 “撰写行业竞争分析报告”“解析复杂科学问题” 等长程任务，传统 Agent 容易陷入“中途偏离目标”“结论碎片化” 的问题。DeepResearch 的 WebResearcher 子模块 首创 “迭代研究范式”，将研究拆分为 N 个回合，每个回合输出 “思考 - 报告 - 行动” 三元组：

• 思考（Thought）分析当前信息缺口，决定下一步行动（比如；“需补充某公司最新财报数据”）；
• 报告（Report）提炼已验证的核心结论，作为 “永久记忆” 存入证据库；
• 行动（Action）调用工具（比如：搜索引擎、数据库）填补信息缺口；
• 关键创新：仅保留 “报告” 作为核心记忆，“思考” 过程实时丢弃，避免 “认知污染”（即无效思考干扰后续判断）。
• 效果验证：在HLE（复杂逻辑推理基准）中，30B 参数的 DeepResearch 模型得分达 32.0%，超越 72B 参数的传统 Agent，证明 “迭代推理” 比 “规模堆砌” 更高效。

2. 动态数据合成引擎：解决 “研究型 AI 缺练手材料” 难题

高质量研究数据稀缺是行业痛点（人类专家的研究过程难以完整记录）。DeepResearch 构建了 自动化数据生成流水线，可批量产出 “带详细推理轨迹” 的训练数据：

• 三阶段生成流程

a.ItemWriter：生成初始研究问题（比如：“分析 AI 大模型能耗优化技术”）；

b.工具增强 Agent：为问题添加复杂度（比如：“需对比 10 种技术方案，含量化数据”）；

c.Judge Agent：验证数据质量（比如：“推理步骤是否符合人类研究逻辑”）；

• 基于该引擎的WebShaper 子模块，已生成 WebWeaver-3k 等 SFT（有监督微调）数据集，让小模型也能习得 “专家级研究技巧”。

3. 多模态工具链：打通 “看、搜、算” 全流程研究能力

人类研究者会灵活使用文献管理软件、数据可视化工具、计算器等，DeepResearch 则通过 统一工具调度层 整合多元能力，覆盖研究全场景：

• 视觉理解工具解析学术图表、网页截图，在MMSearch（多模态搜索基准）中 Pass@1 达 55.3%；
• 智能搜索工具基于 ReSum 算法的摘要工具，能压缩长对话并保留关键线索，支持 “无限长研究过程”；
• 逻辑计算工具集成 Python 执行环境，解决量化分析问题（如 “计算某技术的成本收益比”）；
• 文献解析工具自动提取 PDF 论文的摘要、图表、参考文献，生成结构化证据卡片。

4. 轻量化高效推理：让 “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 通过模型压缩与推理优化，在保证性能的同时降低部署门槛：

• 专项工具模型推出 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 显存占用减少 40% 的情况下，保持推理准确率仅下降 1.2%；
• 增量更新机制针对研究任务的 “增量式证据补充” 特点，优化模型输入策略，避免每次新增信息都重新处理全量数据。

三、性能验证：三大权威基准刷新 “研究型 AI” 天花板

DeepResearch 的架构优势，已在三大权威基准测试中得到验证，全面超越现有研究型 Agent：

其中，DeepResearch Bench 是阿里通义团队构建的首个 “类人研究能力评估基准”，涵盖 “问题拆解完整性”“证据可靠性”“结论洞察力” 等 5 项核心指标，更贴近真实研究场景。测试结果显示，DeepResearch 生成的报告不仅 “信息全面”，还能提出 “预见性观点”（比如：基于技术趋势预测某领域 3 年后的发展方向），这是传统 Agent 难以实现的。

四、开源与生态：让 “AI 研究员” 能力触手可及

为推动研究型 AI 的普惠化，DeepResearch 已全面开源核心模型、工具与数据集，开发者可通过以下渠道快速接入：

1. 开源模型（Github/HuggingFace/ModelScope）

• 基础模型Tongyi-DeepResearch-30B-A3B，支持 ReAct（反应式推理）与 IterResearch（迭代式推理）两种模式；
• 专项工具模型ReSumTool-30B（摘要工具）、WebWatcher-13B（多模态理解）；
• 部署支持提供 Docker 镜像、K8s 部署配置，支持单机 GPU（A100 40G）即可启动完整研究能力。

2. 核心数据集

• WebWeaver-3k含 3000 个研究任务的完整推理轨迹，标注 “问题 - 大纲 - 证据 - 结论” 全链路；
• BrowseComp-VL-10k10000 个多模态研究样本（含文本 + 图表 + 网页截图）；
• HLE-Extended扩展版复杂推理数据集，新增 “行业分析”“科学研究” 等真实场景任务。

3. 应用场景与案例

目前，DeepResearch 已在多个领域落地实践：

• 学术研究辅助科研人员撰写文献综述，自动整合 50 + 篇论文核心观点，生成结构化综述框架；
• 行业分析为企业生成 “AI 大模型产业竞争报告”，自动抓取 10 + 家厂商动态、30 + 项技术参数，输出对比分析；
• 政策研究解析地方产业政策，自动提取 “扶持方向”“补贴标准”，生成落地可行性分析。

五、结语：研究型 AI 的下一站 ——“认知智能” 的突破

DeepResearch 的技术架构，本质上是对 “AI 如何模拟人类认知” 的一次深度探索。它没有停留在 “工具调用” 的表层，而是深入到 “研究逻辑” 的核心：通过双循环工作流复刻人类的 “探索 - 合成” 思维，用记忆 - 推理分离解决 “认知过载”，靠迭代推理实现 “长程思考”。

未来，随着多模态理解能力的深化（比如：解析实验视频、模拟科学实验）、跨领域知识融合（比如：结合医学与 AI 的交叉研究），研究型 AI 或将从 “辅助工具” 进化为 “协作伙伴”，与人类专家共同突破知识边界。而 DeepResearch 的开源生态，也为开发者提供了通往这一未来的 “技术脚手架”—— 毕竟，让 AI 拥有 “研究智慧”，最终是为了让人类更专注于 “创造性思考”。

好了，这就是我今天想分享的内容。

本文转载自​​玄姐聊AGI​​  作者：玄姐