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DeepResearcher：如何在真实网络环境中通过强化学习训练AI研究模型？

1. 为什么需要 DeepResearcher 这样的 AI 研究模型？

随着大型语言模型（LLMs）推理能力的飞速发展，OpenAI、Google 和 XAI 等科技巨头纷纷推出了 Deep Research 产品。这些工具能够整合海量网络信息，帮助用户解决复杂问题，显著提升研究效率。

然而，现有的系统存在两大痛点：

• 商业产品的“黑盒”问题： 商业产品如 OpenAI 的 Deep Research 完全是“黑盒”，技术细节不对外公开，用户无法了解其内部工作原理。
• 开源项目的僵化问题： 开源项目往往依赖人工设计的工作流程，导致行为僵化、泛化能力差，在复杂研究场景中表现脆弱。

2. DeepResearcher 如何解决现有 AI 研究模型的痛点？

上海交通大学与 SII 联合发布了首个在真实网络环境中通过强化学习训练的 AI 研究模型 DeepResearcher。它通过 强化学习扩展（RL scaling）在真实网络环境中训练，自发形成了令人惊叹的研究能力。

DeepResearcher 不仅仅是简单地搜索信息，它还能：

• 自主规划研究步骤
• 动态调整搜索策略
• 对不同来源的信息进行交叉验证

例如，当面对 “谁是电影先驱” 这类开放性问题时，DeepResearcher 不会盲目接受首次搜索结果，而是主动开展第二轮更精确的搜索以验证信息准确性，确保最终答案的可靠性。

3. DeepResearcher 与其他研究方法相比有哪些优势？

近期研究尝试将强化学习与信息检索结合，但它们大多基于本地知识库模拟搜索，而非在真实网络环境中训练。这就像在“模拟水池”里学游泳，而非真正的 “大海” 中历练。

DeepResearcher 尝试解决这个问题，它直接与实时搜索引擎互动，在真实互联网的复杂环境中学习研究技能。就像人类研究者一样，它能：

• 自主规划研究路径
• 交叉验证信息
• 动态调整策略
• 在信息不足时坦诚承认限制

4. DeepResearcher 在性能上表现如何？

在多个问答数据集上，DeepResearcher 的表现超越所有基线。

• 与基于提示工程的智能体相比，DeepResearcher 在研究任务完成度方面最高可提升到 28.9 分。
• 相较于基于 RAG 的强化学习智能体，DeepResearcher 的提升幅度最高可达 7.2 分。这在知识范围超出维基百科的 Bamboogle 测试集上尤为明显。

事实证明，与真实搜索环境的直接交互，并非只是一个简单的实现细节，而是构建能够在真实世界应用中高效执行研究任务的自主系统的关键要素。

5. 如何理解 DeepResearcher 的 “真实环境做端到端RL Scaling“？

5.1 为什么选择真实网络环境进行训练？

与传统的基于本地 RAG 的 RL 训练相比，在真实网络环境中进行强化学习训练具有本质上的优势，这些优势是任何模拟环境都无法替代的。

• 真实网络环境具有高度的不确定性和复杂性： 网络上的信息是动态变化的、多样化的、有时甚至是相互矛盾的内容集合。
• 真实环境要求模型发展复杂的信息整合能力： 模型需要学习从多个来源收集信息，并通过批判性思维将这些信息合成为连贯的答案。

5.2 RL Scaling 如何保障泛化能力？

RL Scaling 训练是确保模型泛化能力的关键机制。通过在海量真实网络查询中不断试错和优化，模型能够逐步建立起对搜索策略的深刻理解，而非简单记忆特定查询 – 响应对。

5.3 端到端训练如何让模型摆脱工作流的桎梏？

通过端到端的 RL 训练，DeepResearcher 能够：

• 自主发现最优的研究路径，而非遵循预定义的工作流。
• 根据问题的实际需求灵活调整搜索深度和广度。
• 在搜索过程中根据新发现的信息动态调整研究方向。

6. DeepResearcher 如何解决真实环境 RL Scaling 的工程挑战？

6.1 如何处理大量并发请求？

研究团队设计了分布式 CPU 服务器集群架构，实现了高效的任务分配机制，并建立了请求队列和负载均衡系统，保证每台服务器所需要处理的任务量接近。

6.2 如何应对网络爬取与 API 限制？

研究团队实现了智能重试机制，能在遇到临时故障时自动调整策略；构建了高效的缓存命中系统，相同查询在一定时间内直接从缓存获取结果；同时开发了请求分散策略，动态监控 API 使用情况并调整请求节奏，避免触发限制的同时控制成本。

6.3 如何优化信息提取？

研究团队设计了多代理协作框架，让专门的阅读代理负责内容提取工作。系统将长网页分割成可管理的小段，阅读代理从页面开始部分顺序处理，基于当前查询和已收集信息动态决定是否继续读取。

7. DeepResearcher 的训练架构是怎样的？

7.1 DeepResearcher 的推理轨迹

在 DeepResearcher 的推理轨迹中，智能体会根据用户问题和观测结果进行迭代推理与工具选择，在动态的真实世界环境中通过网页搜索解决问题。

• 推理（Reasoning）： DeepResearcher 在执行具体动作之前必须先进行推理。每次推理过程都被封装在 标签内，遵循 DeepSeek-R1 的设定。
• 网页搜索工具（Web Search Tool）： DeepResearcher 通过生成 JSON 格式的请求来调用网页搜索工具。
• 网页浏览智能体（Web Browsing Agent）： 网页浏览智能体为 DeepResearcher 系统提供可靠、与问题相关、且可增量更新的信息。
• 回答生成（Answering）： 当模型判断已获取足够信息后，它会生成最终答案，并将其封装在 标签内返回给用户。

7.2 训练方法

该项目采用强化学习（Reinforcement Learning, RL）训练智能体。研究团队采用群体相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）算法。

8. 如何解读 DeepResearcher 的实验结果？

8.1 DeepResearcher 的卓越性能与强大的泛化能力

DeepResearcher 在各类评估基准上均表现出色，尤其是在领域外（OOD）数据集上的表现，证明系统不只是记住了特定分布的问答模式，而是真正学习了通用的研究技能。

8.2 真实环境训练的决定性优势

实验结果表明，仅仅在推理阶段使用真实搜索是不够的，真正的关键在于训练过程中直接与真实环境互动。

9. DeepResearcher 的 RL Scaling 后涌现了哪些行为？

• 规划能力
• 交叉验证行为
• 反思和调整研究策略
• 诚实与透明

10. DeepResearcher 的意义是什么？

DeepResearcher 代表了 AI 辅助研究的重大突破，首次在真实网络环境中成功实现大规模强化学习训练。

10.1 学术贡献

• 提出了 DeepResearcher，一种突破性的强化学习扩展方法。
• 提出了专为真实网络环境设计的 RL 框架，实现迭代推理、搜索，及多源信息整合。
• 观察并分析了系统的涌现行为，为未来研究提供了宝贵见解。

10.2 真实意义

• 为构建真正可靠、灵活的深度研究系统提供了新范式。
• 减少了对人工设计固定工作流的依赖，使系统更具自主性、适应性和探索行为。
• 展示了在复杂、开放环境中强化学习的潜力，证明在真实环境中扩展强化学习可以大幅提升研究性能。

11. 如何体验 DeepResearcher？

模型地址：https://www.wisemodel.cn/models/YuxiangZheng/DeepResearcher-7b

我认为：

这 DeepResearcher 的出现，仿佛一声春雷，震醒了在“模拟水池”中苦练泳技的 AI 研究者们。它告诉我们，真正的能力，是在“大海”中搏击风浪练出来的。与其闭门造车，不如拥抱真实世界的复杂与挑战。这不仅仅是一种技术上的突破，更是一种思维方式的转变。未来，我们或许能看到更多像 DeepResearcher 这样，敢于在真实环境中“摸爬滚打”的 AI，它们将真正成为人类探索未知世界的得力助手。

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我的感悟：

DeepResearcher 模型的出现，让人们看到了 AI 在信息检索和研究领域的巨大潜力。它不再是一个简单的工具，而是一个能够自主学习、思考和探索的智能伙伴。这种突破性的进展，不仅为学术研究带来了新的思路，也为各行各业的应用提供了新的可能性。

希望我的整理对你有所帮助！