智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 李水青
編輯 | 云鵬
智東西8月15日消息，今日晚間，阿里宣布推出首個開源多模態(tài)深度研究智能體（Deep Research Agent）——WebWatcher。
市面上的深度研究工具層出不窮，但大多只能圍繞文字進行搜索。WebWatcher的核心創(chuàng)新點在于配備了增強的視覺語言推理能力，能夠圖文結合思考并調(diào)用多種工具，從而使研究結果更深入。
比如，當用戶要分析一張圖片里的信息，WebWatcher能調(diào)用 “圖片搜索” 找相關圖和說明，用 “OCR” 提取圖片里的文字，用 “文字搜索” 查背景知識，用 “網(wǎng)頁訪問” 看具體網(wǎng)頁內(nèi)容，用 “代碼工具” 算數(shù)據(jù)等。
▲WebWatcher運行案例
實驗結果表明，WebWatcher在四個具有挑戰(zhàn)性的VQA（視覺問答）基準測試中全面領先于主流的開閉源多模態(tài)大模型：
其在Humanity’s Last Exam（HLE）-VL（復雜推理）、BrowseComp-VL（信息檢索）、LiveVQA（知識整合）和MMSearch（聚合類信息尋優(yōu)）等任務測試中均獲得高分，超越GPT-4o、Gemini2.5-flash、Qwen2.5-VL-72B、Claude 3.7等模型。
▲WebWatcher測評成績
WebWatcher的技術方案覆蓋了從數(shù)據(jù)構建到訓練優(yōu)化的完整鏈路，核心目標是讓多模態(tài)Agent在高難度多模態(tài)深度研究任務中具備靈活推理和多工具協(xié)作能力。整個方法包含三大環(huán)節(jié)：
1、多模態(tài)高難度數(shù)據(jù)生成：構建具備復雜推理鏈和信息模糊化的訓練數(shù)據(jù)；
2、高質(zhì)量推理軌跡構建與后訓練：生成貼近真實多工具交互的推理軌跡，并通過監(jiān)督微調(diào)（SFT）完成初步能力對齊。然后利用GRPO在復雜任務環(huán)境中進一步提升模型的決策能力與泛化性；
3、高難度基準評測：構建并使用BrowseComp-VL對模型的多模態(tài)深度推理能力進行驗證。
為了更好地評估WebWatcher的能力，阿里提出了BrowseComp-VL，它是BrowseComp在視覺-語言任務上的擴展版本，設計目標是逼近人類專家的跨模態(tài)研究任務難度。
GitHub地址：
https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent
論文地址 ：
https://arxiv.org/abs/2508.05748
▲論文頁面截圖
結語：突破視覺語言，向深度搜索Agent邁進
自2025年1月推出WebWalker多Agent框架之后，阿里在過去近八個月里加速迭代，陸續(xù)推出了原生Agent搜索模型WebDancer、可執(zhí)行極復雜信息搜索的Agent搜索模型WebSailor、面向信息檢索Agent的數(shù)據(jù)合成方法WebShaper，向通用搜索Agent不斷邁進。
本次，阿里最新推出的多模態(tài)深度研究智能體WebWatcher，進一步突破視覺語言深度研究Agent的新前沿，其構建的BrowseComp-VL基準、自動化軌跡生成與訓練流程，為解決復雜多模態(tài)信息檢索任務奠定基礎，也為未來多模態(tài)深度研究Agent發(fā)展提供方向。
