**通义DeepResearch技术总结** **1. 核心技术亮点** - **合成数据+强化学习**：通过自研合成数据（WebResearcher、WebSailor V2等）和强化学习（ReAct框架）构建智能体，实现端到端训练，提升模型泛化能力。 - **双推理模式**： - **ReAct（轻量模式）**：支持128K超长上下文，适合多轮交互，通用性强。 - **Heavy Mode（深度模式）**：通过分轮次研究，保持认知焦点，解决长程复杂任务的“认知窒息”问题。 - **Research-Synthesis框架**：多Agent并行研究，整合结论以提升答案全面性与准确性。 **2. 性能突破** - 在HLE、BrowseComp、BrowseComp-ZH等基准测试中表现优异，超越OpenAI、Claude等模型。 - 30B-A3B模型在深度研究任务中实现性能新高，验证轻量模型在复杂任务中的竞争力。 **3. 实际应用场景** - **高德地图**： - “小高老师”智能体整合Deep Research能力，提供精准POI推理（如评分4.5以上浙菜馆、儿童餐等需求）。 - 支持Citywalk攻略生成，优化时间规划与游玩体验。 - **法律领域**： - “通义法睿”智能体集成案例检索、合同审查、文书起草功能，基于真实判例与法规提供可追溯分析，超越OpenAI、Claude的同类模型。 **4. 开源意义** - 通义DeepResearch开源为AI社区提供轻量级深度研究智能体模板，降低技术门槛。 - 其合成数据与强化学习范式为复杂任务AI训练树立新标准，可能推动下一代应用（如爆款APP）诞生。 **5. 技术创新点** - **端到端训练流程**：Agentic CPT→SFT→Agentic RL全链路，引领智能体训练范式。 - **基础设施优化**：仿真训练环境、工具沙盒、自动数据管理等机制保障训练稳定性与效率。 **总结** 通义DeepResearch通过合成数据与强化学习技术突破，实现了轻量模型在深度研究领域的卓越表现，并在高德、法律等场景落地，展现了AI智能体的广泛应用潜力。其开源为行业提供可复用的技术方案，加速AI研究与商业化进程。