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　　阿里发布信息检索Agent，可自主上网查资料，GAIA基准超越GPT-4o

　　只要输入指令，它就可以帮你上网搜索、做攻略，实现自主信息检索代理和类似深度研究模型的推理。

　　传统模型只能按固定流程思考，而WebDancer作为一个端到端的自主信息搜索智能体，具备多步推理、工具使用和泛化能力。

　　不同于其它的推理问答模型，WebDancer要像人类一样思考、理解并操作，可不是一件简单的事情。

　　使用GAIA、WebWalkerQA和日常使用情况对WebDancer进行演示，可以看到，WebDancer能够执行多步骤和复杂推理的长期任务，例如网页遍历、信息搜索和问答。

　　它的“秘密武器”是一种四阶段训练范式，包括浏览数据构建、轨迹采样、针对有效冷启动的监督微调以及用于改进泛化能力的强化学习。

　　阿里开源了这个训练框架，使除了WebDancer以外的智能代理也能够自主获取自主搜索和推理技能：

　　在CRAWLQA中，需要先收集知识性网站（ArXiv、GitHub、Wiki等）的主URL，然后在主页上系统地点击和收集通过子链接可访问的子页面，模拟人类行为。

　　使用预定义规则，就可以利用GPT4o根据收集到的信息生成QA对（1.0版）了。

　　对于E2HQA(Easy-to-Hard QA)来说，将初始的简单问题Q1通过实体检索→信息扩展→问题重构的步骤，使任务在复杂性上逐步扩展，从简单的实例到更具挑战性的实例。

　　WebDancer的代理框架基于ReAct，这是语言代理最流行的方法，一个ReAct轨迹由多个思维-动作-观察轮次组成：

　　在思维阶段，模型会根据输入生成推理链，然后在动作阶段将参数为结构化JSON，最后在观察阶段返回结果（如网页摘要或搜索片段）。

　　思维阶段生成的思维链对智能体执行十分重要，WebDancer采用了双路径采样的方法，可分为短思维链和长思维链两条路径：

　　短思维链适用于单步骤任务，直接使用GPT-4o生成简洁轨迹；长思维链适用于多步骤任务，使用专用推理模型（LRMs、QwQ-Plus）生成带长链推理的轨迹。

　　因为LRM、QwQ-Plus在训练过程中没有接触过多步推理输入，在进一步推理时，WebDancer排除了之前的思维，但它们作为有价值的监督信号保留在了生成的轨迹中。

　　随后，WebDancer采用了一个基于漏斗的三阶段轨迹过滤框架，仅保留满足以下三个标准的轨迹：信息非冗余、目标一致性以及逻辑推理准确性。

　　在获得ReAct格式的优质轨迹后，就可以将其无缝整合到智能体的有监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）训练阶段，这个步骤可以教会模型基础的任务分解与工具调用能力，同时尽可能保留其原有的推理能力。

　　在SFT阶段，要先将轨迹转换为标记化输入，明确分隔符，然后计算Thought和Action部分的损失（忽略Observation噪声），损失公式如下：

　　随后，过采样并过滤准确率为1或0的提示（prompts），确保智能体聚焦于高质量信号的学习。

　　奖励设计在RL训练过程中起着至关重要的作用，WebDancer的奖励机制主要由两种类型的奖励组成，分别为格式奖励和答案奖励，权重分别为0.1和0.9。

　　可以看到，不具备代理能力的框架（No Agency）在GAIA和WebWalkerQA基准测试中均表现不佳，这突出了主动信息搜索和代理决策对于这些任务的重要性。

　　闭源代理系统OpenAI DR通过端到端强化学习训练实现了最高分，在开源框架中，基于原生强推理模型（如QwQ-32B）构建的代理方法始终优于非代理对应方法，证明了在代理构建中利用推理专用模型的有效性。

　　在两个更具挑战性的数据集BrowseComp（英文）和BrowseComp-zh（中文）上测试WebDancer，均表现出持续强劲的性能，突显了其在处理困难推理和信息搜索任务中的鲁棒性和有效性。

　　鉴于智能体环境的动态性和复杂性，以及GAIA测试集相对较小且变化较大的特点，对Pass@3和Cons@3进行细粒度分析。

　　值得注意的是，经过RL后的Pass@1性能与SFT基线相当，表明RL能够更有效地采样正确响应。

　　对于语言推理模型（LRMs），虽然经过RL后Pass@1、Pass@3或Cons@3没有显著提升，但在一致性方面有明显的改善；这可能是过长轨迹导致的稀疏奖励信号所致。