WebSailor

WebSailor – 阿里通义实验室开源的网络智能体

WebSailor 是由阿里通义实验室倾力打造的开源网络智能体，专为处理复杂的信息检索与推理任务而生。它凭借创新的数据合成方法、独树一帜的训练技术，以及卓越的推理重构能力，在BrowseComp等评测中力压群雄，荣登开源网络智能体榜首。 WebSailor 能够高效处理复杂任务，生成简洁而精准的推理链，同时在简单任务中亦展现出强大的泛化能力。

### 什么是WebSailor？

WebSailor，作为一款由阿里通义实验室倾力打造的开源网络智能体，其核心使命在于解决复杂信息检索与推理难题。它不仅仅是一个工具，更像是一个智能助手，能够深入网络世界，理解、分析和整合信息，最终为用户提供精准的答案。

### WebSailor 的核心功能

* **复杂任务数据生成**：WebSailor 采用名为SailorFog-QA的创新方法，构建高不确定性的复杂任务数据，模拟真实信息搜索的复杂环境。
* **多轮工具调用与推理重构**：借助先进的开源推理模型，WebSailor 能够进行多轮工具调用，并重构推理过程，从而高效处理复杂问题，化繁为简。
* **强化学习算法加持**：WebSailor 运用DUPO算法，通过动态采样策略优化训练效率，显著提升模型的决策能力，让它在解决问题时更加游刃有余。
* **信息检索与深度分析**：WebSailor 能够主动搜索、访问多个网页，深入分析信息之间的关联，最终为用户提供全面、准确的答案。

### WebSailor 的应用场景

* **复杂信息检索**：无论查询多么模糊，WebSailor 都能通过多步推理和交叉验证，在海量信息中迅速定位并验证答案。
* **多跳问答任务**：在需要跨越多个信息源才能解答的问题中，WebSailor 能够通过多轮工具调用和推理，逐步分解复杂问题，最终找到答案。
* **科研与数据分析**：WebSailor 能够帮助科研人员和分析师快速梳理复杂的信息网络，整合来自多个来源的信息，并提供全面、准确的结论，加速研究进程。
* **高难度任务的训练与优化**：WebSailor 的训练数据集 SailorFog-QA 模拟了复杂的现实世界信息搜索场景，通过构建高不确定性和复杂关系网络，能够应对没有预设解决路径的复杂任务。

### 产品官网

* **项目地址**：https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent

### 常见问题解答

* **WebSailor 与其他智能体有什么不同？** WebSailor 最大的优势在于其对复杂信息检索和推理任务的专注，以及在数据合成、训练技术和推理重构方面的创新。
* **WebSailor 的数据合成方法是什么？** WebSailor 使用 SailorFog-QA 方法生成高不确定性的复杂任务数据，采用“知识图谱随机游走”技术构建复杂的关系网络。
* **WebSailor 如何进行训练？** WebSailor 采用拒绝采样微调（RFT）进行冷启动，然后进入强化学习阶段，使用 DUPO（重复采样策略优化）算法。
* **WebSailor 可以处理哪些类型的任务？** WebSailor 擅长处理复杂信息检索、多跳问答等任务，也可用于科研与数据分析。