Tongyi DeepResearch：阿里开源的网页智能代理模型，实现自动化网页信息处理与推理

一、DeepResearch是什么

DeepResearch是由阿里巴巴通义实验室（Tongyi Lab）开发的开源项目，专注于构建长周期、深度信息检索任务的智能代理模型。该项目旨在通过先进的人工智能技术，实现自动化的网页信息检索、处理、分析和推理能力，为用户提供高效、精准的信息获取解决方案。

作为一个综合性的网页代理（WebAgent）系统，DeepResearch集成了多个子模块，每个模块专注于不同的网页处理能力，共同构成了一个功能强大的深度研究工具。无论是学术研究、市场分析还是信息聚合，DeepResearch都能通过模拟人类浏览网页、提取信息、分析内容的过程，为用户节省大量时间和精力。

该项目的核心目标是突破传统信息检索的局限，实现真正意义上的深度研究能力。与普通的搜索引擎不同，DeepResearch不仅能获取表面信息，还能进行多步骤推理、跨页面关联分析和长周期信息追踪，从而提供更全面、深入的研究结果。

二、功能特色

DeepResearch具有多项引人注目的功能特色，使其在同类项目中脱颖而出：

2.1 强大的核心模型

项目的核心是Tongyi DeepResearch-30B-A3B模型，这是一个总参数达305亿的大型语言模型，但每token仅激活33亿参数，在保证高性能的同时实现了高效推理。

该模型支持两种主要推理模式：

• ReAct模式：用于评估模型的核心能力，适合快速验证和基础任务

• 基于IterResearch的"Heavy"模式：解锁模型的最大性能，适合复杂的深度研究任务

2.2 丰富的子模块

WebAgent作为DeepResearch的重要组成部分，包含多个专注于不同网页处理能力的子模块：

2.3 全自动数据处理能力

DeepResearch具备全自动合成数据生成管道，支持代理预训练、有监督微调与强化学习。这意味着系统能够不断自我完善和优化，适应不同的信息检索场景。

2.4 先进的训练方法

项目采用基于代理数据的大规模持续预训练，增强模型能力和推理性能。同时，端到端强化学习采用基于Group Relative Policy Optimization框架的严格on-policy RL方法，确保模型的高效学习和性能提升。

2.5 卓越的性能表现

在多个代理检索基准测试中，DeepResearch表现出最先进的性能，包括Humanity's Last Exam、BrowserComp等重要评测。这证明了其在实际应用中的可靠性和有效性。

2.6 WebResearcher的特色功能

作为DeepResearch的重要子模块，WebResearcher具有以下特色：

1. 迭代式研究能力：能够进行多轮迭代的信息检索和分析，不断深化对问题的理解

2. 自主决策能力：可以自主决定下一步需要访问的网页、需要提取的信息

3. 上下文理解能力：能够维持长对话历史，理解上下文关系，确保研究的连贯性

4. 证据收集与整合：能够从多个来源收集证据，并进行整合分析，形成全面结论

5. 动态调整策略：根据获取的信息动态调整研究策略，提高研究效率和准确性

三、技术细节

3.1 模型架构

Tongyi DeepResearch-30B-A3B模型采用了先进的稀疏激活架构，这也是其能够在305亿总参数规模下，每token仅激活33亿参数的关键。这种设计兼顾了模型能力和计算效率，使得大型模型能够在实际应用中高效运行。

模型的整体架构包括：

• 多模态输入处理模块：处理文本、网页结构、图像等多种输入

• 稀疏注意力机制：提高长文本处理能力，同时控制计算成本

• 策略决策模块：负责决定下一步行动，如点击、输入、导航等

• 记忆管理系统：存储和管理检索过程中的信息和中间结果

• 推理引擎：进行逻辑推理和信息整合，生成最终结论

3.2 技术创新点

1. 混合推理模式：结合ReAct和IterResearch模式，兼顾效率和深度

   ReAct模式采用"思考-行动-观察"的循环，适合简单任务和快速响应：

   思考：我需要找到2023年全球人工智能领域的投资数据
   行动：搜索"2023全球人工智能投资数据"
   观察：获取到多个来源的投资数据，范围在XX到XX之间
   思考：这些数据存在差异，需要验证准确性
   行动：访问权威财经网站查找官方报告
   ...

   IterResearch模式则采用更复杂的迭代策略，适合深度研究任务，包含计划制定、执行、评估和调整等步骤。

2. 动态记忆管理：能够根据任务需求动态调整记忆的存储和检索策略，平衡记忆容量和访问效率。

3. 自适应网页处理：能够处理不同结构、不同类型的网页，包括动态加载内容、表单交互等复杂场景。

4. 多源信息融合：能够从多个来源收集信息，并进行交叉验证和整合，提高信息的可靠性。

5. 强化学习框架：采用Group Relative Policy Optimization框架，实现高效的策略优化，使模型能够在实际环境中不断学习和改进。

3.3 数据处理流程

DeepResearch的数据处理流程包括以下关键步骤：

1. 数据采集：通过模拟浏览器行为，自动访问网页并收集信息

2. 信息提取：从网页中提取结构化和非结构化信息，包括文本、表格、图像等

3. 数据清洗：去除噪声和无关信息，标准化数据格式

4. 信息整合：将来自多个来源的信息进行整合，建立关联关系

5. 知识表示：将处理后的信息转化为模型可理解的知识表示形式

6. 推理分析：基于整合的信息进行深度推理和分析，生成结论

3.4 性能优化技术

为了在保证性能的同时提高运行效率，DeepResearch采用了多种优化技术：

• 模型量化：降低模型参数的精度，减少计算资源需求

• 知识蒸馏：将大型模型的知识转移到小型模型，提高推理速度

• 动态计算调度：根据任务复杂度动态调整计算资源分配

• 缓存机制：缓存常用信息和中间结果，减少重复计算

• 并行处理：利用多核和分布式计算能力，加速数据处理和模型推理

四、应用场景

DeepResearch及其WebResearcher子模块在多个领域都有广泛的应用前景：

4.1 学术研究

• 文献综述自动化：自动检索、筛选和总结相关研究文献，帮助研究人员快速了解领域进展

• 跨学科研究支持：整合不同学科的研究成果，促进交叉学科研究

• 研究数据收集：自动收集和整理研究所需的数据，减少手动工作

• 引用验证：自动验证论文中的引用和数据来源，确保研究的可靠性

例如，一位研究人工智能伦理的学者可以使用WebResearcher自动收集近年来相关的研究论文、新闻报道和政策文件，进行综合分析，快速形成全面的文献综述。

4.2 市场分析

• 竞品分析：自动收集和分析竞争对手的产品信息、市场策略和用户反馈

• 行业趋势跟踪：持续监控行业动态，及时发现新的趋势和机会

• 消费者洞察：分析社交媒体、论坛和评论网站上的用户反馈，了解消费者需求

• 市场报告生成：自动生成定期市场报告，包含关键数据和分析

企业市场部门可以利用WebResearcher定期收集和分析行业动态，及时调整市场策略，抓住新的商业机会。

4.3 信息聚合与监控

• 个性化新闻聚合：根据用户兴趣自动收集和筛选相关新闻

• 话题监控：持续监控特定话题在网络上的讨论和发展

• 舆情分析：分析公众对特定事件、产品或人物的看法和态度

• 信息验证：验证网络上信息的真实性和可靠性

例如，政府机构可以使用DeepResearch监控公众对政策的反应，及时发现和回应社会关切。

4.4 教育与学习

• 学习资料收集：为特定主题自动收集相关学习资料和资源

• 知识图谱构建：构建特定领域的知识图谱，帮助理解知识结构

• 个性化学习路径：根据学习者的需求和水平，推荐合适的学习资源和路径

• 自动答疑：回答学习过程中遇到的问题，并提供相关参考资料

学生可以使用WebResearcher辅助课程学习，自动收集相关资料，加深对知识点的理解。

4.5 内容创作

• 素材收集：为内容创作自动收集相关素材和信息

• 事实核查：验证内容中的事实性信息，确保内容的准确性

• 多角度分析：从多个角度分析主题，丰富内容的深度和广度

• 内容摘要：自动生成长篇内容的摘要，提高内容处理效率

记者和编辑可以利用DeepResearch快速收集新闻素材，验证事实，提高报道的质量和效率。

五、使用方法

5.1 环境准备

推荐使用Python 3.10.0环境，其他版本可能存在兼容性问题。

1. 创建并激活虚拟环境：

conda create -n deepresearch python=3.10.0
conda activate deepresearch

2. 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch.git
cd DeepResearch/WebAgent/WebResearcher

3. 安装依赖包：

pip install -r requirements.txt

5.2 数据准备

DeepResearch使用JSONL格式的文件作为输入数据，每个JSON对象代表一个任务或查询。

示例数据格式：

{"id": "1", "question": "2023年全球人工智能领域的投资总额是多少？", "context": ""}
{"id": "2", "question": "请总结近年来自然语言处理领域的主要突破", "context": ""}

用户可以根据自己的需求准备类似格式的问题文件。

5.3 配置设置

在运行前，需要配置相关参数，主要配置文件位于configs/目录下。

主要配置参数包括：

• 模型路径：指定使用的模型权重文件路径

• 推理模式：选择ReAct或Heavy模式

• 浏览器设置：配置用于网页访问的浏览器参数

• 代理设置：如果需要通过代理访问网络，可以在此配置

• 输出设置：指定结果输出的格式和路径

5.4 基本使用示例

运行WebResearcher处理问题的基本命令如下：

python run_researcher.py \
  --config configs/default.yaml \
  --input data/input.jsonl \
  --output results/output.jsonl \
  --mode heavy

参数说明：

• --config：指定配置文件路径

• --input：指定输入的问题文件

• --output：指定输出结果文件

• --mode：指定运行模式，可选react或heavy

5.5 交互式使用

DeepResearch还支持交互式使用，用户可以直接输入问题并获得实时反馈：

python interactive_researcher.py --config configs/default.yaml

启动后，会出现交互界面，用户可以输入问题，系统会实时进行研究并输出结果。

5.6 批量处理

对于大量的问题，可以使用批量处理脚本提高效率：

python batch_researcher.py \
  --config configs/batch.yaml \
  --input_dir data/questions \
  --output_dir results/answers \
  --num_workers 4

其中--num_workers参数指定并行处理的进程数，可以根据计算机性能调整。

5.7 结果解析

输出结果为JSONL格式，每个结果包含以下主要字段：

• id：与输入问题对应的ID

• question：原始问题

• answer：生成的答案

• evidence：支持答案的证据列表，包含来源URL和相关内容

• steps：研究过程中的步骤记录

• metrics：性能指标，如用时、访问网页数量等

可以使用项目提供的结果分析工具对输出结果进行可视化和统计分析：

python analyze_results.py --input results/output.jsonl --output analysis/

六、常见问题解答

6.1 环境配置问题

Q: 安装依赖时出现版本冲突怎么办？

A: 建议严格按照推荐的Python 3.10.0版本创建环境，并使用提供的requirements.txt文件安装依赖。如果仍然出现冲突，可以尝试逐个安装依赖包，并解决具体的版本问题。对于特定库的冲突，可以查看项目的issue跟踪器，看是否有其他用户遇到类似问题及解决方案。

Q: 运行时提示缺少某些系统库，如libgl1-mesa-glx等，该如何解决？

A: 这些通常是系统级别的依赖库，可以根据操作系统类型使用相应的包管理器安装。例如，在Ubuntu上可以使用以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libglib2.0-0

在其他操作系统上，可以使用对应的包管理工具安装类似的库。

6.2 模型使用问题

Q: 模型运行需要什么样的硬件配置？

A: 虽然Tongyi DeepResearch-30B-A3B模型采用了稀疏激活技术，但仍然需要一定的计算资源。推荐配置为：至少16GB显存的GPU（如NVIDIA RTX 3090或更高），16GB以上内存，以及足够的存储空间（至少50GB）来存储模型文件和数据。对于大型批量处理任务，建议使用多GPU配置以提高效率。

Q: 如何获取模型权重文件？

A: 模型权重文件通常可以通过项目指定的模型仓库获取。具体获取方式请参考项目的模型下载指南。部分模型可能需要填写申请表格或同意特定的使用协议才能获取。

Q: 可以在没有GPU的环境中运行吗？

A: 理论上可以在纯CPU环境中运行，但速度会非常慢，尤其是对于Heavy模式下的深度研究任务。因此，强烈建议在具有GPU加速的环境中运行，以获得合理的性能。

6.3 功能使用问题

Q: WebResearcher支持中文网页和中文查询吗？

A: 是的，DeepResearch系列模型对中文有良好的支持，能够处理中文网页和中文查询。项目特别优化了对中英文双语的处理能力，在BrowserComp等评测的中英文版本中都表现出色。

Q: 如何限制WebResearcher访问的网站范围？

A: 可以在配置文件中设置允许或禁止访问的域名列表。通过allowed_domains和blocked_domains参数，可以控制WebResearcher只能访问特定网站或排除某些网站，提高研究的针对性和安全性。

Q: 系统在处理过程中会保存中间结果吗？如果程序意外中断，能恢复吗？

A: 是的，系统默认会定期保存中间结果。可以在配置文件中设置checkpoint_interval参数来调整保存间隔。如果程序意外中断，重新运行时可以通过--resume参数指定 checkpoint 文件来恢复之前的进度。

6.4 性能优化问题

Q: 处理速度太慢，有什么优化方法？

A: 可以尝试以下优化方法：

1. 降低模型的推理精度（如使用FP16代替FP32）

2. 减少每次研究的最大步骤数

3. 使用ReAct模式代替Heavy模式（牺牲部分深度换取速度）

4. 增加批量处理的规模

5. 确保使用了GPU加速，并检查驱动和CUDA版本是否兼容

Q: 如何提高研究结果的准确性？

A: 可以通过以下方式提高结果准确性：

1. 使用Heavy模式进行更深入的研究

2. 增加最大研究步骤数，允许系统进行更全面的信息收集

3. 在配置中提高证据要求的阈值

4. 限制系统只访问权威、可信的网站

5. 对同一问题进行多次研究，比较和综合不同结果

6.5 其他常见问题

Q: WebResearcher会遵守网站的robots.txt规则吗？

A: 是的，默认配置下，系统会尊重网站的robots.txt规则。用户也可以在配置文件中调整相关设置，但建议遵守网站的爬虫规则，避免对网站造成不必要的负担。

Q: 项目支持多语言吗？除了中英文之外，还能处理其他语言的内容吗？

A: 虽然模型对中英文有最佳支持，但也具备处理其他主要语言的能力，包括但不限于日语、法语、西班牙语等。不过，在处理小语种时，性能可能会有所下降。

Q: 如何贡献代码或报告问题？

A: 可以通过项目的GitHub仓库提交pull request贡献代码，或在issue跟踪器中报告问题。在贡献代码前，建议先阅读项目的贡献指南，了解代码规范和贡献流程。

七、相关链接

• 项目GitHub仓库：https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch

• WebResearcher子模块：https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch/tree/main/WebAgent/WebResearcher

• 技术博客：https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/

• 通义实验室官网：https://tongyi.aliyun.com/

八、总结

DeepResearch是阿里巴巴通义实验室开发的一个功能强大的开源项目，专注于长周期、深度信息检索任务，通过其核心模型Tongyi DeepResearch-30B-A3B和多个子模块（包括WebResearcher）提供了自动化的网页信息处理与推理能力；该项目结合了先进的稀疏激活模型架构、强化学习框架和多模态处理技术，在学术研究、市场分析、信息监控等多个领域具有广泛应用前景，其提供的详细使用指南和丰富的配置选项使得用户能够根据自身需求灵活部署和使用；通过持续的模型优化和基准测试验证，DeepResearch在性能上表现出色，为用户提供了高效、准确的深度研究解决方案，是开源社区在智能代理和信息检索领域的重要贡献。