阿里DeepResearch开源，AI Agent的“学霸”是怎样炼成的？

这些任务需要的不再是简单的信息检索，而是真正的研究能力。阿里巴巴最新开源的通义DeepResearch，正是为此而生。它彻底告别了“一问一答”的模式，进化为一位AI“研究员”。面对一个棘手的问题，它会自主规划研究路径，像人类专家一样工作：深度搜寻、多源验证、结构化归纳，最终生成一份有理有据、过程可溯的研究报告。

更惊人的是，这个仅需激活30亿参数的“轻量级”模型，在多个被誉为“AI高考”的权威榜单上，表现超越了基于OpenAI o3、DeepSeek V3.1等旗舰大模型构建的Agent。那么，这个AI“学霸”究竟是如何炼成的？阿里这次开源，给了我们一份详尽的“养成手册”。

一、第一根支柱：AI的“教材”革命——全自动合成数据炼金术

任何“学霸”的诞生，都离不开高质量的“教材”和“练习题”。在AI领域，这份“教材”就是训练数据。

1.1 痛点：昂贵且有限的人工“投喂”

传统上，训练AI Agent需要大量人工标注的数据，由人类专家一步步告诉模型在何种情况下应该采取何种行动。这个过程不仅成本高昂、耗时漫长，而且人类标注员的水平和耐心也决定了数据质量的上限。这套“手工作坊”式的生产方式，严重限制了AI Agent能力的进化。

1.2 阿里的解法：建造一个“博士级问题”的自动化工厂

通义DeepResearch团队的核心突破之一，就是构建了一套几乎完全摆脱人工依赖的全自动合成数据体系。他们的目标是，用机器源源不断地创造出比人类标注质量更高、规模更庞大、难度可控的训练“教材”。

这个“数据工厂”分为两个关键阶段：

（1）第一步：打下“学徒”基础 (Agentic CPT)

在正式解难题前，首先要让模型知道“什么是Agent”、“如何使用工具”。团队首次引入了“智能体增量预训练”（Agentic CPT）的概念。他们构建了一个庞大的“开放世界知识记忆库”，其中包含了海量文档、网页数据、知识图谱等，然后让AI自动从这个记忆库中生成无数基础的“问题-答案”对和“规划-推理-决策”的动作序列。

这个阶段就像是给一个AI“学徒”灌输了基础知识和工具使用方法，为后续的“专升博”打下了坚实的基础。

（2）第二步：系统性地制造“奥数题” (后训练数据)

基础打好后，如何让模型能力“百尺竿头，更进一步”？团队开发了一套可系统性提升问题复杂度的方案（以WebShaper等工作为代表），堪称“AI奥数题”自动出题机。

- 保证问题源于真实：从真实世界的网站和知识图谱出发，确保问题不是凭空捏造。

- 人为制造“迷雾”：在生成问题时，故意模糊或隐藏关键信息，强迫模型必须通过多步推理和探索才能找到答案。

- 难度可控升级：最关键的是，他们将“提升难度”这件事，建模成了一系列可控的“原子操作”。比如合并两个相似概念、增加一个约束条件等。通过这些操作的组合，可以像玩乐高一样，精准地控制每一道题的难度等级。

最终，这个自动化流程甚至能创造出需要跨学科知识、多源推理的“博士级”研究难题，从而不断将模型的能力推向极限。

二、第二根支柱：告别“信息过载”——独创的“迭代式”思考模式

有了顶级的“教材”，还需要高效的学习和思考方式。

2.1 传统Agent的困境：在无限扩展的“草稿纸”上迷失

许多顶尖的Agent在处理复杂任务时，采用的是一种“单窗口、线性累加”的信息处理模式。它们会将所有的中间思路、搜索到的网页、工具返回的结果，全部堆积在一个不断变长的单一上下文中。

这就像一个研究员在一张无限长的草稿纸上打草稿，从不整理。任务初期还好，但随着信息越来越多，这张“草稿纸”会变得混乱不堪，充斥着大量冗余、甚至矛盾的信息。最终，AI会面临“认知空间窒息”和“噪声污染”，导致推理能力下降，在长程、复杂的研究任务中“迷失”方向。

2.2 DeepResearch的智慧：“分阶段复盘，轻装上阵”

为了解决这个问题，DeepResearch在处理极端复杂任务时，会启动一种名为“迭代式深度研究范式”（Iterative Deep-Research Paradigm）的“深度模式”（Heavy Mode）。

它的核心思想是“综合与重构”，彻底抛弃了那张无限长的草稿纸。

（1）分解任务：将一个庞大的研究任务，分解为一系列独立的“研究回合”。

（2）精简工作区：在每一回合开始时，Agent不会加载上一回合所有的历史记录。相反，它会先进行“复盘”，只从上一轮的信息中提取最精华的结论和关键证据，构建一个全新的、轻量且专注的工作空间。

（3）专注执行：在这个干净的工作空间里，Agent再进行新一轮的“思考-综合-行动”循环，并将新的关键发现整合进一个不断演变的核心报告中。

这种“分阶段复盘、轻装上阵”的模式，让Agent在执行超长期任务时，始终能保持清晰的“认知焦点”和高质量的推理能力，不会被信息的洪流淹没。

三、第三根支柱：从“心法”到“修炼”——端到端训练与“基建为王”

（1）贯穿全程的训练闭环：CPT → SFT → RL

如果说数据是“教材”，推理模式是“思考方法”，那么训练流程就是贯穿始终的“修炼心法”。团队打通了“Agentic CPT（增量预训练）→ SFT（监督微调）→ Agentic RL（强化学习）”的端到端全链路，让模型从一个基座开始，逐步学会基础技能，再通过模仿专家进行冷启动，最后在强化学习中实现自我探索和进化。

（2）一个反直觉的洞见：好数据和好环境比好算法更重要

在最关键的强化学习环节，团队分享了一个至关重要的洞见：算法固然重要，但并非成功的唯一决定因素。数据质量和训练环境的稳定性，可能是决定项目成败的更关键一环。

他们发现，直接在人工标注的测试集（如BrowseComp）上训练模型，效果远不如使用他们自己合成的数据。原因是，人工数据规模有限且含有更多噪声，模型很难从中提炼出清晰的学习信号。而他们“数据工厂”生产的合成数据，提供了一致性更高的潜在分布，能让模型进行更有效的学习。

为了保障训练的稳定高效，他们构建了一套全栈式的基础设施“护城河”：包括离线仿真训练环境、稳定的工具沙盒、自动数据管理流程等。这确保了AI Agent的“修炼”过程不会被外界不稳定因素（如网络波动、API错误）所干扰。

四、从实验室到生活：AI“学霸”能做什么？

这些重磅研究，并非停留在论文里。通义DeepResearch早已走向落地，赋能阿里旗下多个产品。

你的专属出行规划师：“小高老师”：在高德地图中，DeepResearch能够理解并执行极其复杂的出行规划指令，比如“在西湖边上找家评分4.5以上的浙菜馆，得有儿童餐，而且从地铁站走过去不能超过1公里”，为你提供精准的个性化方案。

你的法律研究助理：“通义法睿”：在对专业性、准确性要求极高的法律领域，DeepResearch赋能的“通义法睿”能自动检索法条、类案和裁判文书，并进行深度归纳分析，其表现在关键指标上全面领先国际顶尖模型。

结语：开源的不仅是模型，更是一套“方法论”

通义DeepResearch的开源，是AI社区的一次重磅事件。它带来的不仅是一个在榜单上SOTA的模型，更重要的是，它慷慨地分享了其背后的全套“技术秘方”：如何系统性地解决数据瓶颈，如何设计更鲁棒的推理范式，以及如何搭建高效的训练闭环。

它证明了，通过卓越的系统工程和方法论创新，轻量级模型同样可以在“深度研究”这一Agent能力的珠穆朗玛峰上与巨头一较高下。这套全栈开源的“学霸养成手册”，无疑将激发全球开发者的创新，加速一个“人人皆可构建专属深度研究智能体”时代的到来。

GitHub：https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch
Hugging Face：https://huggingface.co/Alibaba-NLP/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B
魔搭社区：https://modelscope.cn/models/iic/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B

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