WebWeaver：阿里通义双Agent框架详解

**WebWeaver：阿里巴巴通义双Agent框架解析，赋能深度研究** 阿里巴巴通义实验室推出WebWeaver，一款创新的双智能体系统，隶属于通义DeepResearch系列，旨在模拟人类学术研究过程，提升开放域深度研究效率。该框架由规划智能体和写作智能体协同工作，前者负责信息探索与动态大纲构建，后者负责内容生成与整合，核心在于动态大纲演化机制，确保研究方向与最新发现同步。WebWeaver采用分层内容合成策略，逐段生成报告，保证内容逻辑严密和事实准确。其GitHub地址为http://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch/tree/main/WebAgent/WebWeaver，arXiv技术论文地址为http://arxiv.org/pdf/2509.13312。WebWeaver的应用场景广泛，包括学术研究辅助、企业战略决策、教育教学支持、新闻内容生产和公共政策制定等，有效提升各领域的信息处理与决策能力。

WebWeaver是什么

WebWeaver 是由阿里巴巴通义实验室研发的全新双智能体系统，属于通义DeepResearch系列，专为开放域深度研究任务设计。该框架模拟人类进行学术探索的过程，将研究流程拆解为两个核心角色：规划智能体（负责信息探索与大纲构建）和写作智能体（负责内容生成与整合）。其关键创新在于引入动态大纲演化机制，将研究提纲视为可不断迭代的“活文档”，在搜索新信息与调整结构之间形成闭环，使研究路径能够随发现持续优化。同时，WebWeaver采用基于记忆的分层内容合成策略，逐段生成报告，确保最终输出内容逻辑严密、事实准确且高度依赖原始资料。在多项开放性研究评测中表现卓越，并构建了专用数据集 WebWeaver-3k，赋能小型模型实现接近专家水平的研究能力。

WebWeaver的主要功能

• 高效信息获取与整合：能从大量网页中迅速定位与主题相关的内容，并将其组织成结构清晰、逻辑完整的知识体系，提供全面而精准的信息支持。
• 动态大纲演进：研究提纲不再是静态文件，而是随着检索到的新证据实时更新与重构，确保研究方向始终贴合最新发现，避免思维固化。
• 分层式报告生成：通过分节撰写方式，结合记忆库中的高相关性证据，逐步构建完整报告，有效解决长文本生成中常见的偏离主题或信息遗漏问题。
• 增强小模型研究能力：借助WebWeaver-3k高质量训练数据，将复杂研究技能迁移至参数规模较小的模型，显著提升其信息处理与推理能力，降低高端研究的技术门槛。

WebWeaver的技术原理

• 双智能体协同架构：系统包含规划与写作两大智能体。前者负责网络探索和动态大纲生成，后者依据最新大纲从记忆中提取依据并撰写内容，二者协同复现人类研究者的思考流程。
• 循环优化机制：规划智能体持续执行在线搜索，将新获取的信息反馈至大纲，实现“搜索—评估—修订”的闭环迭代，保障研究过程的灵活性与前瞻性。
• 结构化记忆库支持：所有检索结果经清洗、标注后存入记忆库，写作阶段按需检索最相关的片段作为支撑材料，提升内容可信度与一致性。
• 强化学习驱动优化：利用强化学习对搜索策略、证据筛选和文本生成进行端到端调优，根据任务反馈自动改进行为策略，适应多样化研究需求。

WebWeaver的项目地址

• GitHub仓库：http://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch/tree/main/WebAgent/WebWeaver
• arXiv技术论文：http://arxiv.org/pdf/2509.13312

WebWeaver的应用场景

• 学术研究辅助：自动化搜集文献资料，生成综述性文本或论文初稿，大幅缩短科研准备周期。
• 企业战略决策：帮助企业快速掌握行业动态、竞品情报与市场趋势，为商业分析与投资判断提供依据。
• 教育教学支持：教师可用其整理课程资源，学生可用于课题研究与毕业设计，提升教与学的效率与质量。
• 新闻内容生产：助力记者高效收集事件背景、权威观点与历史数据，提高报道深度与制作速度。
• 公共政策制定：协助政府部门汇聚社会经济数据与公众意见，支撑政策调研、应急响应与治理决策的科学化。

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