通义DeepResearch - 阿里通义开源的深度研究智能体

通义DeepResearch是什么

通义DeepResearch（Tongyi DeepResearch）是阿里巴巴推出的开源智能体，专为深度信息检索和复杂任务推理设计，具备300亿参数，支持多种推理模式，包括ReAct模式和深度模式，后者通过迭代研究范式显著提升复杂推理能力。通义DeepResearch用全流程合成数据方案，能自动生成高质量数据集，无需人工干预，突破能力上限。通义DeepResearch训练流程包括持续预训练、监督微调和强化学习，形成完整的端到端训练链路。通义DeepResearch已在多个领域成功应用，如高德地图的AI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。

通义DeepResearch的功能特色

• 深度信息检索：支持处理长周期、多步骤的复杂信息检索任务，适用于学术研究、市场分析等场景。
• 多模式推理：支持ReAct模式和深度模式，后者通过迭代研究范式（IterResearch）提升复杂推理能力。
• 数据自动生成：基于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。
• 强化学习优化：通过定制化的强化学习算法，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。
• 应用赋能：已成功应用于多个实际场景，如高德地图的AI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。

通义DeepResearch的核心优势

• 强大的推理能力：通过迭代研究范式（IterResearch），将复杂任务分解为多个研究回合，逐步精简工作区并动态重构，有效提升复杂推理和决策的质量。
• 全流程合成数据：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，突破了智能体的能力上限。
• 端到端强化学习：采用定制化的强化学习算法，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，同时避免训练过程中的不稳定性和过早收敛问题。
• 高效的数据管理：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。

通义DeepResearch的官网是什么

• 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
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.13310

通义DeepResearch的适用人群

• 科研人员：帮助科研人员高效完成复杂的学术研究任务，提升研究效率。
• 企业分析师：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，是企业分析师的得力助手。
• 法律从业者：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，为法律从业者提供强大的生产力工具。
• 数据科学家：通过全流程合成数据方案和端到端强化学习，为数据科学家提供了强大的工具，用于生成高质量数据集和优化模型训练。