通义DeepResearch是什么
通义DeepResearch 是阿里巴巴推出的开源深度研究智能体，专为长周期、深度信息检索任务设计。拥有 300 亿参数，每次激活 30 亿参数，支持 ReAct 模式和深度模式（Heavy Mode），后者通过迭代研究范式（IterResearch）提升复杂推理能力。智能体采用全流程合成数据方案，无需人工干预即可生成高质量数据集，突破智能体能力上限。训练流程涵盖智能体持续预训练（Agentic CPT）、监督微调（SFT）和强化学习（RL），形成完整的端到端训练链路。通义 DeepResearch 已赋能阿里巴巴内部多个应用，如高德地图的 AI 原生出行 Agent 和法律领域的“通义法睿”。
通义DeepResearch的主要功能
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长周期深度信息检索：专为复杂、长周期的信息检索任务设计，能处理多步骤的推理和规划，适用于学术研究、市场分析、政策制定等场景。
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多模式推理支持：支持 ReAct 模式和深度模式（Heavy Mode）。ReAct 模式严格遵循“思考-行动-观察”循环，适合评估模型的核心能力；深度模式通过迭代研究范式（IterResearch）提升复杂推理能力。
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全流程合成数据生成：采用自研的全流程合成数据方案，无需人工干预即可生成高质量数据集，突破智能体能力上限，支持从预训练到微调再到强化学习的完整训练链路。
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端到端强化学习：通过定制化的强化学习算法（如 Group Relative Policy Optimization, GRPO），确保智能体的行为与高阶目标保持一致，提升模型在动态环境中的适应性和稳定性。
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实际应用赋能：已成功应用于阿里巴巴内部多个场景，如高德地图的 AI 原生出行 Agent 和法律领域的“通义法睿”，展现出强大的实用性和价值。
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开源共建：项目完全开源，提供完整的代码、模型和数据，鼓励开发者参与共建，推动深度研究智能体的发展和创新。
通义DeepResearch的技术原理
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全流程合成数据方案：无需人工干预，自动生成高质量数据集，支持从预训练到微调再到强化学习的完整训练链路，突破智能体能力上限。
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迭代研究范式（IterResearch）：将复杂任务分解为多个研究回合，每个回合动态重构精简工作区，通过“思考-综合-行动”流程，提升复杂推理能力和决策质量。
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端到端强化学习：采用定制化的强化学习算法，如 Group Relative Policy Optimization (GRPO)，确保学习信号与模型当前能力精准匹配，提升模型在动态环境中的适应性和稳定性。
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大规模持续预训练：利用持续更新的知识文档、爬虫数据、知识图谱等构建开放世界知识记忆，生成多风格的（问题，答案）对，持续扩展模型能力。
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自动化数据管理：在训练动态的指导下实时优化数据，通过全自动数据合成和数据漏斗动态调整训练集，确保训练的稳定性和性能提升。
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稳定高效的工具沙盒：开发统一的沙盒环境，处理并发和故障，确保工具调用的稳定性和可靠性，为智能体提供快速且鲁棒的交互环境。
通义DeepResearch的项目地址
- 项目官网：https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/
- Github仓库：https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Alibaba-NLP/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B
通义DeepResearch的应用场景
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学术研究：能快速整理文献综述，帮助学者们高效完成复杂的学术研究任务，提升研究效率。
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市场分析：为企业提供竞争对手分析、行业趋势报告等，助力企业制定精准的市场策略。
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法律研究：在法律领域，如“通义法睿”应用，自动检索法条、类案和裁判文书，进行深度归纳分析，为法律从业者提供强大的生产力工具。
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出行规划：与高德地图合作，推出 AI 原生出行 Agent，结合实时数据为用户提供精准的出行建议和规划。
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复杂信息检索：适用于需要多步骤推理和规划的复杂信息检索任务，如跨领域研究、政策制定等，帮助用户快速获取和整合信息。
