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query 触发检索然后将检索结果插入 … 继续思考最后以 … 得出答案通过这种交错interleaved推理与搜索流程使模型策略能够决定何时以及如何调用搜索引擎而R1-Searcher在这个基础上做了一些结构上的扩展。在它的 action 设计中一个搜索动作可以产生多个查询 模型一次性发出多个 query从而在一个动作里覆盖更广的信息检索空间。 这样的设计使得模型能够并行地探索不同检索方向而不是每一步只检索一个 query。另一类方法以WebDancer、WebSailor-V2为代表强调 Agent 行为的规范化与工具调用标准化WebDancer将 ReAct 单 Agent 架构规范化为更标准的 “工具调用” 模式。在它生成动作时不是直接写 …而是明确地用 tool_call 标签 工具名称 参数的形式发起观察部分则用 tool_response 表示检索或点击返回的结果。这种结构化的工具调用使得 Agent 的行为更严谨、更模块化便于策略学习与扩展WebSailor-V2则在动作空间上更丰富Agent 不仅可以发起搜索还有访问网页、解析 DOM、执行复杂操作等多种工具行为这显著扩展了可用动作类型并使单模型能够处理更真实、更丰富的 Web 环境。图1 WebDancer 架构图这一阶段的系统具有较高的一体化特征各个功能完全由一个策略负责因此训练上没有显式的模块边界。然而随着任务变得更复杂这种“所有能力集中在一个链条中学习”的范式开始暴露出局限长链任务中的记忆过载以及推理轨迹过长带来的不稳定性均会影响最终表现。在 ReAct 向多Agent体系演化的过程中ReSum是一个关键节点。其核心思想是引入一个专门训练的ReSumTool 摘要模型用于对不断膨胀的交互历史进行周期性压缩将系统状态浓缩为紧凑的“reasoning state”从而缓解长程搜索中上下文长度迅速增长的问题。摘要模型在主 Agent 训练之前通过监督数据单独训练完成而强化学习阶段只优化主模型但从框架结构上看ReSum 已从传统的 ReAct 范式转向了**“主 Agent负责搜索与决策 摘要器负责长期记忆管理”**的双模型协作形态使长序列推理中的信息保留、上下文更新与决策解耦成为可能。图2 ReSum 架构图MMOA-RAG 与 C-3PO 等方法在多 Agent 架构上进一步发展。这些系统不仅包含多个 Agent搜索、重写查询、筛选文档、最终生成等功能交由独立角色完成彼此之间通过结构化状态进行通信还在训练阶段实现协同优化WebResearcher 则将 Deep Research 任务建模为多阶段、长时序的迭代过程通过主研究者 Agent、上下文管理器和并行探索器协作生成 evolving report。图3 WebResearcher 架构图总体来看Deep Research 的 Agent 框架已经经历了从以连续上下文为基础的单智能体 ReAct 范式到多智能体协作范式的过渡。其中多智能体系统通过摘要或独立工作区管理历史信息以应对长序列推理任务。随着任务规模和结构复杂度的增加多智能体协作正在逐渐成为实践中的标准方案。奖励设计从单一结果奖励到多步骤信度分配Deep Research Agent 需要在多步骤任务中做出有效决策因此需要对其进行策略优化。训练过程中基于任务结果的好坏给予反馈引导模型逐步调整决策策略从而提升整体任务表现。随着任务复杂度增加单一的最终结果奖励往往信号稀疏、优化效率低。因此奖励机制的发展主要聚焦于如何实现更细粒度的信度分配。以Search-R1为代表的早期工作首次将强化学习引入 Deep Research 任务以最终答案的正确性作为奖励信号。模型在每次完成搜索-推理-回答循环后根据答案准确性更新策略。这种直接的奖励设计简单易用但在长链任务中信号稀疏优化效率有限。R1-Searcher在此基础上引入阶段化奖励将检索行为与推理结果分开评估使模型在“是否发起检索、检索哪些信息”上获得明确反馈从而改善长链推理任务的训练效率。由于 Deep Research 任务通常涉及多步骤的推理和检索操作单一的最终结果奖励难以为各步骤提供有效信号因此需要进行细粒度的信度分配以有效优化策略。MMOA-RAG构建了由 Retriever、Selector、Generator三个协作 Agent 组成的多智能体系统并为每个 Agent 设计独立的奖励信号。相比之下C-3PO则采用基于蒙特卡洛的方式在长序列搜索路径中进行信度分配。系统会对每一次搜索、点击或判断动作进行轨迹采样并通过蒙特卡洛方法计算每个动作对最终结果的贡献度从而实现更细粒度、更稳定的信度分配。图3 C-3PO 架构图除了为每个 Agent 设计独立奖励外也有一些方法仍然只使用结果奖励但通过更精细的信度分配实现对多步骤、多角色任务的有效优化。以GiGPO为例 它提出双层信度分配 机制一层用于评估整个 episode 的相对优势另一层基于锚点状态对每一步决策进行微观优势估计。该方法无需外部 critic即可直接融入 GRPO 框架实现对多步骤、多角色任务的高效优化。虽然其并非专门针对 Deep Research 任务但其多步骤、多角色的训练机制对该领域具有借鉴意义可为Deep Research场景的强化学习和角色级奖励分配提供参考。图4 GiGPO 架构图从这些方法可以看到训练机制已经从单一结果奖励逐步演化为多角色、多步骤任务下的精细化信度分配。数据构建从简单问答到多步骤研究任务生成数据构造是 Deep Research 训练的第三条主轴也是能力形成的基础。早期方法Search‑R1、R1‑Searcher等通常依赖 HotpotQA 等基于Wiki的多跳问答数据集提供问题—答案对以及必要的推理路径但这些数据并不包含真实的搜索、点击或阅读行为序列因此难以直接用于训练能够执行实际网页浏览任务的 Agent。然而上述 QA 数据集存在明显不足大多数问题较为“浅显”通常只需一两步搜索即可解决且逻辑结构较单一限制了模型在复杂任务下的泛化能力。此外直接在真实网页环境中进行训练不仅面临样本不标准化、操作顺序多样、动态内容变化等问题还会产生实际成本大规模 API 调用或数据抓取往往需要付费并受到速率限制和访问延迟的制约。因此为了保障训练可控性、降低成本并确保数据充足研究者不得不从基础构造高质量、多步骤的行为级训练样本入手。为应对多步骤、长序列的研究任务WebDancer提出了两类数据生成方法。其一是CRAWLQA通过从真实网站抓取根 URL 并递归访问子页面记录完整的浏览轨迹然后利用 LLM 生成问题—答案对同时附带 **Thought‑Action‑Observation (TAO)**记录。这样模型可以在训练中学习完整的网页操作行为包括查询、点击、信息整合等步骤。其二是E2HQAEasy-to-Hard QA通过从简单问题出发逐步生成更复杂的多跳问题使数据在推理复杂度上呈递进趋势。这两类数据互为补充CRAWLQA 强调网页操作能力E2HQA 强调多步推理能力为模型提供行为与逻辑相结合的训练样本。图5 WebDancer 数据生成流程图在WebSailor‑V2中数据生成更注重复杂性和不确定性。具体来说它会把网页内容组织成一个密集互联的知识图在图中节点之间有循环和多条路径依赖而不仅仅是简单的树状结构。与此同时它对网页信息进行遮掩和扰动例如随机隐藏或修改部分信息构造“高不确定性任务”。这样一来模型在训练中必须学会反复确认信息、迭代搜索并在信息不完整或干扰的情况下仍能生成合理推理结果而不仅是机械地按照固定路径回答问题。在WebResearcher中数据构造面向长 horizon、多步骤的 research 任务采用三阶段数据引擎。第一阶段系统从网页、论文等多学科文档中提取信息块由 Summary Agent 进行压缩和摘要然后由 ItemWriter Agent 生成种子 QA 对。第二阶段通过工具增强的 Agent搜索、浏览器、学术检索、Python 环境迭代升级问题和答案增加认知复杂度和跨步骤推理要求每轮生成的样本可作为下一轮 种子QA。第三阶段通过 QuestionSolver、Judge 和 SimilarityScorer 等 Agent 进行筛选和验证剔除过易或错误样本同时保证数据多样性和准确性。图6 WebResearcher 数据生成流程图总体来看Deep Research 的训练数据构造经历了从基于标准 QA 的简单问题到在生成过程中系统引入多步骤推理、搜索与信息整合操作以及长程上下文管理的演化从而提升了Agent在真实网页浏览、信息检索与连续推理任务中的策略能力和稳健性。小结综合来看Deep Research 的技术体系正沿着三个方向同时演化。框架上从单 Agent 一体式推理发展为结构化分工甚至多 Agent 协同训练上从单一 outcome 奖励扩展为阶段化、角色化乃至组级归因数据上从 QA 迁移到搜索轨迹再到可扩展的合成环境与长 horizon 任务生成。这三个维度相互补充共同构成了下一代研究型 Agent 的基础。随着这些技术不断成熟Deep Research 模型处理的任务边界将逐步扩大它们不仅能够回答事先给定的问题更可能承担开放式的调查、分析与自主研究任务。从更宏观的视角来看这一方向有望改变传统搜索引擎的交互模式使信息检索变得更加主动、智能同时它也可能成为 AI Scientist 的雏形使机器能够在复杂科学问题中独立探索、整合知识并提出新见解。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 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