在人工智能飞速发展的今天，我们正站在一个新时代的入口。大型语言模型（LLMs）的能力不断突破界限，而“智能体”（Agent）的概念，更是将这些模型推向了更广阔的应用场景。今天，我们要深入探讨的，正是阿里巴巴NLP团队推出的一个划时代项目——通义DeepResearch，一个旨在实现长期、深度信息探寻任务的领先开源深度研究智能体。
通义DeepResearch并非寻常之辈。它是一个拥有305亿参数的庞大智能体大语言模型，但其精妙之处在于，每次推理时，实际激活的参数仅为33亿。这种设计理念，无疑是为了在保证强大能力的同时，兼顾运行效率。从一开始，它的使命就非常明确：专注于那些需要长时间跨度、多步骤、深度挖掘信息才能完成的任务。在多项智能体搜索基准测试中，如Humanity’s Last Exam、BrowserComp、BrowserComp-ZH、WebWalkerQA、xbench-DeepSearch、FRAMES和SimpleQA等，通义DeepResearch都展现出了卓越的、达到最先进水平的性能，这无疑为其在复杂信息处理领域的应用奠定了坚实基础。
通义DeepResearch的强大，并非一蹴而就，而是源于其背后一系列创新性的设计与训练范式。
首先，全自动的合成数据生成管线是其核心支柱之一。想象一个可以自我学习、自我进化的系统，其关键在于高质量、大规模的数据。通义DeepResearch通过高度可扩展的自动数据合成管线，为智能体的预训练、监督微调乃至强化学习提供了源源不断的“养料”。这意味着，它能够持续学习和适应新的任务与环境，保持其能力的“新鲜感”。
其次，大规模智能体数据上的持续预训练让模型不断拓宽其能力边界。通过利用多样化、高质量的智能体交互数据进行连续预训练，模型不仅能扩展其现有能力，更能保持对最新信息的掌握，并显著增强其推理性能。这使得通义DeepResearch能够像一个经验丰富的研究员一样，不断积累知识和技能。
再者，端到端的强化学习机制是其智能行为的“磨刀石”。通义DeepResearch采用了一种严格的在线强化学习方法，该方法基于定制的“组相对策略优化”（Group Relative Policy Optimization）框架。这包括了token级别的策略梯度、留一法优势估计以及对负样本的选择性过滤，所有这些复杂的技术都旨在非稳定环境中稳定训练，确保智能体能够学习到最优的决策路径，从而更精准地完成任务。
最后，其智能体推理范式兼容性为用户提供了灵活性与极致性能的双重选择。通义DeepResearch支持两种推理模式：一种是ReAct模式，它能够严谨地评估模型的核心内在能力；另一种是基于IterResearch的“重型”模式，通过测试时扩展策略，可以解锁模型的最大性能潜力，满足对极致表现的追求。
为了让更多开发者和研究者能够体验并使用通义DeepResearch的强大能力，项目提供了便捷的模型下载途径，用户可以通过HuggingFace或ModelScope平台轻松获取30B-A3B版本的模型，该模型支持128K的上下文长度，足以应对复杂的深度研究任务。
对于那些渴望亲自动手实践的用户，通义DeepResearch也提供了详尽的快速入门指南。从环境搭建到依赖安装，再到关键的环境配置和评估数据的准备，每一步都清晰明了。用户只需配置好Serper、Jina、OpenAI等API密钥，便能让智能体拥有强大的网页搜索、页面阅读、文本摘要和文件解析等工具能力。即使没有高性能GPU，用户也可以通过OpenRouter的API调用通义DeepResearch模型，进一步降低了使用门槛，让更多人能受益于这项前沿技术。
值得一提的是，通义DeepResearch并非一个孤立的项目，它属于一个更为宏大的深度研究智能体家族。从WebWalker到WebShaper，从WebWatcher到WebResearcher，以及WebSailor系列，这一系列项目共同构成了阿里NLP在智能体领域的深厚研究积累。这些论文不仅描绘了智能体在网页遍历、自主信息探寻、超人类推理、数据合成等方面的演进路径，也预示着通义DeepResearch在未来将持续发展，不断融合新的技术与理念。
通义DeepResearch的发布，不仅展现了阿里巴巴在人工智能领域的深厚实力，也为全球开源社区贡献了一个极具价值的研究工具。它就像一个高效、不知疲倦的智能研究员，能够帮助我们从海量信息中抽丝剥茧，发现深层洞察。未来，随着更多人才的加入和持续的迭代优化，我们有理由相信，通义DeepResearch将继续引领深度信息探寻智能体领域的发展，解锁更多未知的可能。