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实现高效多步推理和信息检索!阿里巴巴开源自主搜索 AI 智能体 WebAgent

 IT猿人

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阿里巴巴于5月29日在Github上开源自主搜索AI智能体WebAgent。

WebAgent具备端到端的自主信息检索与多步推理能力,可主动搜索学术数据库,为用户分析总结文献、整合观点并提供研究报告。它由WebDancer和WebWalker组成,前者是端到端智能体训练框架,用于增强AI智能体多步骤信息搜索能力;后者是“Web遍历中的LLM基准测试”。

WebDancer框架含4大部分,从数据构建到训练优化。数据构建时,用两种创新方法解决传统数据集局限,还用短推理和长推理确保轨迹有效连贯。之后的监督微调阶段,通过标记轨迹内容、计算损失函数优化参数,排除外部反馈以提高鲁棒性。强化学习阶段采用DAPO算法,通过动态采样机制,利用未充分利用的QA对,让智能体经多次尝试反馈,实现高效多步推理和信息检索。

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回复IT猿人:不过这个系统对于普通用户来说可能有点复杂了
回复IT猿人:用AI来做学术分析确实方便,但准确性还得看实际效果
回复IT猿人:从数据构建到训练优化都考虑得很周到,为开发者提供了很好的框架

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