WebWeaver

WebWeaver – 阿里通义开源的双Agent框架

核心观点：WebWeaver是阿里巴巴通义团队推出的创新性双智能体框架，专为开放性深度研究设计。它模拟人类研究过程，通过规划与写作两大智能体协同工作，核心亮点在于动态大纲优化和基于记忆的分层合成方法，能够高效检索整合信息，生成连贯深入的报告，并提升小型模型的研究能力。

WebWeaver，一款源自阿里巴巴通义团队的革新性双智能体框架，正引领着开放性深度研究的新纪元。作为通义DeepResearch家族的重要成员，WebWeaver巧妙地模拟了人类严谨的研究路径，将复杂的任务分解为两个核心智能体：一个负责战略性的规划（涵盖探索与大纲构建），另一个则专注于精细化的写作（负责内容整合）。

WebWeaver的独特之处在于其动态大纲优化机制。它将研究大纲视为一份“活文档”，允许研究方向在信息探索与大纲细化之间进行持续的、动态的循环演变。这种机制确保了研究过程的灵活性，能够及时响应新的发现，避免了传统研究模式下大纲一旦确定便难以调整的僵化局面。此外，WebWeaver采用基于记忆的层次化合成技术，分章节逐步构建报告，确保了内容的连贯性、准确性，并深度溯源于原始信息，有效避免了长文本生成中常见的“信息漂移”或遗漏问题。在开放性深度研究的基准测试中，WebWeaver表现卓越，树立了新的标杆，并催生了WebWeaver-3k数据集，旨在赋能小型模型，使其具备专家级的研究水准，从而显著降低高质量研究的门槛。

WebWeaver的突出功能

迅捷的信息捕获与梳理：WebWeaver能够从浩瀚的互联网信息海洋中，精准捕获与研究主题相关的核心内容，并将其整合成一个逻辑清晰的知识体系，为用户呈现全面而精准的知识图谱。
灵活应变的大纲迭代：研究大纲不再是固定不变的蓝图，而是可以根据研究进展实时调整的“动态画布”。WebWeaver不断根据新发现的信息优化大纲，使研究方向能够灵活地适应变化，跳出思维定势。
逐层递进的报告生成：报告的撰写过程被拆解为逐节进行的内容合成。每个部分的内容都从精心构建的记忆库中提取最相关的证据支持，从而保证了报告的逻辑一致性、事实准确性，并有效规避了长篇幅内容生成时可能出现的信息断层。
赋能小型模型的强大研究力：通过WebWeaver-3k数据集的训练，WebWeaver将复杂的研究能力迁移至小型模型，使其能够达到专家水平的研究水准，极大地拓宽了高质量研究的应用范围。

WebWeaver的技术内核

协同双智能体架构：WebWeaver的核心由两个智能体构成：规划智能体负责探索未知并勾勒研究蓝图，写作智能体则基于此蓝图进行内容的精雕细琢。这种分工协作模式高度还原了人类的科学研究流程，显著提升了研究的效率与质量。
动态迭代循环机制：规划智能体在研究过程中持续进行网络探索，并将搜索结果与现有大纲进行比对、优化，形成一个动态的反馈循环。这使得WebWeaver能够及时捕捉最新信息，并将其无缝融入研究进程，克服了传统研究方法中大纲一旦确立便难以修改的局限。
记忆库的智慧运用：写作智能体在生成报告时，能够精准地从一个预先构建的、经过精心策划和标记的记忆库中检索最相关的证据。该记忆库存储着从网络上捕获的信息，经过结构化处理，为内容生成提供了坚实的基础。
基于强化学习的持续优化：WebWeaver通过强化学习机制，不断打磨其信息检索与内容生成策略。在训练过程中，它能根据反馈信号自我调整行为，从而不断提升信息搜索的效率和报告生成的质量。这种自适应的优化能力使其能够游刃有余地应对各种研究主题和任务需求。