WebWeaver ： 阿里通义开源的双Agent框架

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主要介绍

WebWeaver是阿里巴巴通义团队推出的双智能体框架，隶属通义DeepResearch家族，专注于开放性深度研究任务。该框架模拟人类研究过程，将任务拆解为规划（探索与大纲生成）和写作（内容合成）两个智能体，通过动态大纲优化和分层合成报告技术，实现研究效率与质量的双重提升。WebWeaver在开放性深度研究基准测试中达到SOTA水平，并开源WebWeaver-3k数据集，使小型模型也能具备专家级研究能力。

功能特点

1. 动态大纲优化：
   • 将研究大纲视为“活文档”，在搜索与大纲细化间循环迭代，使研究方向随新发现动态调整，避免固定思维。
2. 分层合成报告：
   • 基于记忆库逐节构建报告，每部分从记忆中检索最相关证据，确保连贯性、准确性，避免长文本生成中的信息丢失。
3. 高效信息检索与整合：
   • 快速从海量网页中检索相关信息，整合为逻辑清晰的知识体系，支持复杂推理任务。
4. 提升小型模型能力：
   • 通过WebWeaver-3k数据集，将复杂技能传授给小型模型，降低高质量研究门槛。

优缺点

优点：

• 研究效率高：双智能体分工协作，模拟人类研究流程，显著提升任务完成速度。
• 报告质量优：动态大纲与分层合成确保报告逻辑严谨、证据充分。
• 适应性强：支持不同规模模型（如小型模型通过数据集迁移能力），适配多样化场景。

缺点：

• 复杂任务依赖数据：极端复杂任务仍需大量高质量数据支持，合成数据可能存在局限性。
• 实时性待优化：动态迭代机制在超长任务中可能增加延迟，需进一步优化推理效率。

如何使用

1. 任务定义：
   • 通过交互界面（如Gradio演示）输入研究主题（如“分析2025年全球AI医疗市场趋势”），指定报告深度（如“深度分析”）。
2. 智能体协作：
   • 规划智能体自动生成研究大纲，调用搜索引擎、学术数据库等工具收集信息。
   • 写作智能体基于大纲和检索结果，逐节合成报告，并实时反馈进度。
3. 结果输出：
   • 生成结构化报告（含文献引用、数据图表），支持导出为PDF/Word格式，或直接用于决策支持。

框架技术原理

1. 双智能体架构：
   • 规划智能体：负责探索与大纲生成，通过动态循环机制（搜索→优化大纲→再搜索）细化研究方向。
   • 写作智能体：基于记忆库（存储检索信息）逐节生成内容，每部分均从记忆中匹配最相关证据。
2. 动态大纲优化：
   • 将大纲视为可编辑的“活文档”，在研究过程中持续根据新信息调整结构，避免传统方法中大纲一旦确定难以更改的问题。
3. 分层合成报告：
   • 采用“记忆-检索-生成”三阶段流程，确保每部分内容均基于可靠证据，提升报告可信度。

创新点

1. 双智能体解耦设计：
   • 首次将研究任务拆解为规划与写作两个独立模块，降低训练与部署复杂度。
2. 动态大纲优化机制：
   • 通过迭代优化大纲，使研究方向灵活适应新发现，提升研究深度。
3. WebWeaver-3k数据集：
   • 开源高质量研究任务数据集，支持小型模型迁移学习，推动研究智能体普惠化。

评估标准

1. 基准测试：
   • 在HLE、BrowseComp等开放性深度研究基准测试中，任务成功率、报告质量等指标达SOTA水平。
2. 长任务稳定性：
   • 通过动态大纲优化，避免长周期任务中的性能衰减，确保研究方向一致性。
3. 泛化能力：
   • 在零样本或少样本场景下，仍能生成高质量报告，验证框架的适应性。

应用领域

1. 学术研究：
   • 快速整合文献资料，生成文献综述和论文初稿，助力研究人员高效开展课题研究。
2. 企业决策支持：
   • 收集市场和行业信息，为战略规划、投资决策提供数据支持。
3. 教育领域：
   • 辅助教师设计课程，帮助学生完成学习辅助和毕业设计。
4. 媒体与新闻行业：
   • 快速收集新闻背景和专家观点，提升报道和专题策划质量。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch/tree/main/WebAgent/WebWeaver
• 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.13312