通义DeepResearch ：阿里推出的开源深度研究智能体

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主要介绍

通义DeepResearch是阿里巴巴于2025年9月17日正式开源的首个深度研究型智能体模型，专注于解决复杂科研与长周期推理任务中的性能瓶颈。该模型以300亿参数为基座，通过激活30亿参数实现轻量化部署，在HLE、BrowseComp-zh、GAIA等权威评测中超越OpenAI Deep Research、DeepSeek-V3.1等同类模型，登顶全球开源智能体榜单。其核心目标是为科研、行业分析、政策研究等领域提供自主规划、跨工具调用与结构化报告生成能力，推动AI从“辅助工具”向“研究伙伴”转型。

功能特点

双模式推理引擎：
- ReAct模式：支持基础多轮迭代推理，通过“思考-行动-观察”循环处理交互任务，适用于简单研究场景。
- Heavy模式：基于自研IterResearch技术，通过测试时扩展策略动态解构复杂任务为多个研究回合，每回合重构工作区并综合关键信息，确保长周期任务中的高质量输出。
超长上下文处理：
支持128K上下文长度，可整合多日行程规划、法律文档分析等跨时段、跨领域信息，避免传统模型因上下文饱和导致的性能衰减。
全流程合成数据方案：
自研AgentFounder数据合成框架，无需人工标注即可生成覆盖预训练与后训练阶段的百万级高质量数据，通过“数据飞轮”机制持续优化模型泛化能力。
多智能体协作架构：
采用三层金字塔角色分工（基础层、功能层、决策层），实现文献检索、实验设计、结果分析等环节的模块化协作，提升复杂任务处理效率。

优缺点

优点：

轻量化高性能：3B激活参数实现与30B+模型对标的性能，降低部署成本，适合端侧设备与资源受限环境。
自主规划能力：可主动拆解研究目标、调用工具（如网页浏览器、代码解释器）并生成结构化报告，减少人工干预。
开源生态支持：模型权重、训练框架与数据集全面开源，吸引全球开发者共建，加速技术迭代。

缺点：

多模态支持有限：当前版本以文本与基础工具交互为主，对图像、视频等复杂模态的处理能力待提升。
领域适应性挑战：在高度专业化的垂直领域（如量子计算）中，仍需结合领域知识库进行微调。

如何使用

环境配置：
- 安装Python 3.8+、PyTorch及Hugging Face transformers库。
任务编排：
- 通过JSON-RPC 2.0协议定义任务方法与参数。
推理与生成：
- 启动ReAct或Heavy模式进行推理，输出包含引用与逻辑链条的研究报告。

框架技术原理

基础架构：
基于Qwen3-30B-A3B模型，通过增量预训练（Agentic CPT）与后训练（Agentic SFT/RL）构建研究能力基座。
强化学习优化：
采用GRPO算法进行定制，通过留一法降低优势估计方差，结合异步训练框架提升样本效率。
动态认知空间管理：
在Heavy模式中，每回合重构工作区并压缩中间推理步骤，避免“认知空间窒息”问题。
工具集成：
支持网页浏览器、Python沙箱、PDF解析器等工具，通过MCP（Model Context Protocol）协议实现标准化调用。

创新点

合成数据驱动训练：
首次提出全流程合成数据方案，覆盖从预训练到后训练的全生命周期，降低对人工标注数据的依赖。
测试时扩展策略：
IterResearch技术通过动态解构任务，使模型在推理阶段释放潜力，突破传统固定上下文窗口的限制。
轻量化参数设计：
3B激活参数实现高性能，打破“高参数=高性能”的固有认知，为端侧AI研究工具提供新范式。

评估标准

权威基准测试：
在HLE、BrowseComp、GAIA等评测中，以32.9分（Humanity’s Last Exam）等成绩超越同类模型，证明其在复杂任务处理、知识运用与逻辑推理方面的优势。
实际应用效能：
在阿里巴巴内部应用中，将文献综述、实验设计等任务的完成时间缩短70%，同时提升结果准确性。
社区反馈指标：
开源首日GitHub星标数超1.4k，开发者在Hugging Face平台提交的微调模型数量增长300%。