自主搜索AI的突破：阿里通义实验室WebAgent项目深度解析

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阿里通义实验室开源的WebAgent项目，让AI像人类一样自主搜索和推理，彻底改变了信息检索方式。

核心内容：
1. WebAgent的四大核心模块及其协同工作原理
2. 突破性的多步推理能力与自主决策机制
3. 开源项目的实际应用场景与行业影响

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

1. WebAgent包含哪些模块？他们之间有什么关系？

2. WebAgent开源与其他开源的项目对比，重点是什么？

3. 我们怎么使用WebAgent，来增强应用？

WebAgent是一个具备端到端自主信息检索与多步推理能力的AI工具，其设计理念是让AI像人类一样在网络环境中主动感知、决策和行动。这一工具不仅是一款搜索引擎，更是一个智能助手，能够通过用户的输入，理解其意图，并提供相应的解决方案。

WebAgent的核心能力在于其多步推理能力，能够整合不同文献的观点，为用户提供全面、精准的研究报告。当用户需要了解特定领域的最新研究成果时，WebAgent能够自动检索多个学术数据库，筛选出最相关的文献，并根据用户的需求进行深入分析和总结。

从技术架构上看，WebAgent包含四个主要组成部分：

• WebShaper：通过信息寻求形式化进行代理式数据合成，实现了训练数据的“可控、可解释、可扩展”，让 AI 真正“学会思考”。
• WebSailor：通过一整套创新的post-training方法，大幅提升了开源模型在复杂网页推理任务上的表现。
  
• WebDancer：一种端到端智能体训练框架，在开放网页环境中自主提问、搜索、推理并验证答案，不再依赖固定流程或 prompt 工程模拟行为，而是通过训练让 Agentic 能力内生于模型之中，这让它具备更强的自主性、适应性和泛化能力。
• WebWalker：属于"Web遍历中的LLM基准测试"，支持复杂场景下的自主探索

各模块直接有什么关系呢？

WebDancer可以看作是 WebWalker 的“进阶版”，WebSailor在WebDancer的基础上，通过一整套创新的post-training方法，大幅提升了开源模型在复杂网页推理任务上的表现。WebShaper通过信息寻求形式化，进行代理式数据合成，提升合成数据质量，从而提升模型性能。

WebDancer 背后的核心技术体系主要包括以下几点：

• CRAWLQA & E2HQA 数据合成策略：从真实网页中生成高质量、多步推理样本；

• ReAct 行为框架：构建“思考 → 行动 → 观察”的循环机制；

• SFT + RL 双阶段训练策略：先模仿人类行为，再通过试错优化路径；

• DAPO 强化学习算法：提升策略稳定性与数据效率；

• 多阶段数据过滤机制：确保训练轨迹干净、逻辑清晰、可复现。

ReAct 框架是 WebDancer 的行为基础。作为一种经典的 Agentic 架构，它让模型在每一步中交替进行思考（Thought）→ 行动（Action）→ 观察（Observation），形成一个自主推理与执行的闭环。

这种结构使 WebDancer 不再只是被动回答问题，而是主动决策：比如判断下一步该访问哪个网页、执行搜索或调用工具，并根据返回结果决定是否调整路径，实现真正的“边想边做”。

2️⃣ 借助开源reasoning model获得多轮工具调用轨迹再重构推理过程，并基于Qwen-2.5-instruct（3B、7B、32B、72B）进行 RFT 冷启动训练；
3️⃣ 引入高效的强化学习算法 DUPO 进一步提升模型的决策能力。

WebShaper 系统开创性提出 「形式化驱动」 新范式，通过数学建模 IS 任务，并基于该形式化，检索信息，合成训练数据。当前主流方法依赖 「信息驱动」 的合成范式 —— 先通过网络检索构建知识图谱，再由大模型生成问答对（如 WebDancer、WebWalker 等方案）。这种模式存在两大缺陷：知识结构与推理逻辑的不一致性，以及预检索内容的局限导致的任务类型、激发能力和知识覆盖有限。形式化驱动的优点包括：

1. 全域任务覆盖 ：基于形式化框架的系统探索，突破预检索数据边界，实现覆盖更广任务、能力、知识的数据生成。

2. 精准结构控制 ：通过形式化建模，可精确调控推理复杂度与逻辑结构。

3. 结构语义对齐 ：任务形式化使信息结构和推理结构一致，减少数据合成中产生的错误。

Information Seeking 形式化建模