短线配资资讯 首个开源多模态Deep Research智能体，超越多个闭源方案

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首个开源多模态 Deep Research Agent 来了。

整合了网页浏览、图像搜索、代码解释器、内部 OCR 等多种工具，通过全自动流程生成高质量推理轨迹，并用冷启动微调和强化学习优化决策，使模型在任务中能自主选择合适的工具组合和推理路径。

假设你让一个 AI 回答这样一个问题：

"在这张图所示动物的 Wikipedia 页面上，2020 年之前带有 ‘ visual edit ’ 标签的修订次数是多少？"

听起来不复杂，但要得到正确答案，需要经过多个环节：

1 从图像中识别出动物（它是一只海鹦 Atlantic puffin，而不是外形相似的鹈鹕、企鹅或海鸥）。

2 找到对应的 Wikipedia 页面并进入历史版本记录。

3 筛选出 2020 年之前带有 " visual edit " 标签的版本，并进行精确计数。

从上面案例可以看出，要解决这类问题，光有感知和理解还不够，Agent 还需要能够制定计划、灵活调用不同工具、在推理过程中不断验证和修正方向。

这类跨模态、跨工具、多步骤的任务，需要具备深度研究（Deep Research）能力的 Agent 才能有效应对。

WebWatcher 的核心方法

WebWatcher 的技术方案覆盖了从数据构建到训练优化的完整链路，核心目标是让多模态 Agent 在高难度多模态深度研究任务中具备灵活推理和多工具协作能力。整个方法包含三大环节：

1 多模态高难度数据生成：构建具备复杂推理链和信息模糊化的训练数据；

2 高质量推理轨迹构建与后训练：生成贴近真实多工具交互的推理轨迹，并通过监督微调（SFT）完成初步能力对齐。然后利用 GRPO 在复杂任务环境中进一步提升模型的决策能力与泛化性；

3 高难度基准评测：构建并使用 BrowseComp-VL 对模型的多模态深度推理能力进行验证。

1. 多模态高难度数据生成

现有大多数 VQA 数据集集中于单步感知任务，缺乏规划性与深度推理需求，难以支撑多模态深度研究代理的训练。为此，研究团队设计了一个全自动多模态数据生成流程，目标是在真实互联网知识分布下生成复杂、跨模态、链路不确定的任务样本。

随机游走收集跨模态知识链

研究团队在多源网页（文本、图片、混合页面）中进行随机游走采样，构建多领域实体图谱。不同于传统的线性多跳问答链，这种图谱连接稠密、路径不固定，问题的解决路线难以预设，逼迫模型探索性地组合视觉信息。

信息模糊化提升不确定性

在生成问题时，研究团队刻意隐藏关键信息（如将" 2019 年"替换为" 21 世纪初"、将实体名改为描述性短语），并在视觉部分引入模糊指代词描述，使得模型无法依赖简单模式匹配，必须进行跨模态推理。

文本 - 视觉联合转换

所有复杂问题（QA） 样本通过 QA-to-VQA 转换模块扩展为多模态版本，将图谱中的部分实体或关系替换为图片、图表或网页截图，使问题天然依赖跨模态理解能力。

经过多阶段过滤，包括语义合理性检查、视觉相关性验证、推理链长度控制，研究团队得到了一个大规模、高质量的多模态推理数据集，能够覆盖多种复杂推理模式。

2. 高质量推理轨迹构建与后训练

在高难度训练数据的基础上，模型还需要学习如何调用工具和如何在推理中动态切换策略。然而，现有推理模型在长链多工具任务中存在两个问题：

1 思维链条冗长、模板化，缺乏跨任务的适应性；

2 工具调用格式和角色差异大，直接采集到的轨迹难以直接用于训练。

为此，研究团队提出了Action-Observation 驱动的轨迹生成方法：

收集真实的多工具交互轨迹；

保留其 Action-Observation 结构，但控制 Thought 部分，确保每一步推理都简洁、行动导向，而非冗长的模板化解释；

使用规则过滤与 LLM 辅助审查，剔除低质量轨迹。

随后，研究团队基于这些高质量轨迹进行监督微调（SFT），让 WebWatcher 在训练初期快速掌握多模态 ReAct 式推理和工具调用的基本模式，为后续的强化学习阶段打下基础。

在完成冷启动后，WebWatcher 进入强化学习阶段，用GRPO进一步提升多模态 Agent 在复杂环境下的决策能力。模型严格结合格式正确性与答案准确性双重标准设计奖励，对多步工具调用的连贯性和最终答案的准确性均予以关注，从而提升多模态决策链的可靠性。

3. BrowseComp-VL：多模态深度研究基准

为了全面验证 WebWatcher 的能力，研究团队提出了BrowseComp-VL，它是 BrowseComp 在视觉 - 语言任务上的扩展版本，设计目标是逼近人类专家的跨模态研究任务难度。

该基准具有以下特点：

- 任务长且信息模糊化：问题往往包含多个模糊实体描述，需要跨网页、跨模态搜索与整合；

- 多工具协作必要性：任务无法仅靠感知或文本检索完成，必须结合网页浏览、图像检索、OCR、代码执行等多种工具；

- 真实网络环境：测试样本来自真实网页与图像资源，保持复杂性与不可预测性。

实验结果：刷新多模态推理与信息检索新纪录

在多轮严格评测中，WebWatcher 在四大核心领域全面领先于当前主流的开源与闭源多模态大模型，显示出其在复杂推理、信息检索、知识整合以及聚合类信息寻优等任务上的强劲实力。

复杂推理（HLE-VL）

在人类终极考试（Humanity ’ s Last Exam，HLE-VL）这一多步复杂推理基准上，WebWatcher 以 13.6% 的 Pass@1 分数一举夺魁，大幅领先于 GPT-4o（9.8%）、Gemini2.5-flash（9.2%）、Qwen2.5-VL-72B（8.6%）等代表性模型。充分证明了其在高难度知识融合与链式决策中的推理能力。

信息检索能力（MMSearch）

在更贴近真实多模态搜索的 MMSearch 评测中，WebWatcher 同样表现卓越，Pass@1 得分高达 55.3%，相比 Gemini2.5-flash（43.9%）和 GPT-4o（24.1%）等大幅领先，展现了极高的检索精准性和复杂场景下的信息聚合能力。

知识 + 检索整合（LiveVQA）

LiveVQA 是知识推理与外部信息获取深度协同的典型场景。WebWatcher 的 Pass@1 成绩达到 58.7%，领先 Gemini2.5-flash（41.3%）、Qwen2.5-VL-72B（35.7%）和 GPT-4o（34.0%），充分体现了其在知识调用、事实核查与实时信息融合等多维技能上的系统性优势。

信息寻优与聚合（BrowseComp-VL）

在最具综合挑战的 BrowseComp-VL 基准（信息聚合型任务）上，WebWatcher 以 27.0% 的平均得分（Pass@1）遥遥领先，于 GPT-4o（13.4%）、Gemini2.5-flash（13.0%）、Qwen2.5-VL-72B（11.5%）、Claude-3.7（11.2%）等国内外主流旗舰模型，成绩提升超过一倍。该基准涵盖了跨网页、多实体、模糊表达等严苛考验，彰显了 WebWatcher 在复杂信息寻优与聚合领域的绝对能力优势。

综合来看，WebWatcher 不仅在单一任务维度实现领先，更在复合型任务、跨模态复杂推理及真实信息检索等方面，奠定了新一代开源多模态 Agent 的领先地位。

arxiv：https://arxiv.org/abs/2508.05748

github 仓库：https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent

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