WebSailor – 阿里通義實驗室開源的網絡智能體

WebSailor 是由阿里通義實驗室傾力打造的開源網絡智能體，專為處理復雜的信息檢索與推理任務而生。它憑借創新的數據合成方法、獨樹一幟的訓練技術，以及卓越的推理重構能力，在BrowseComp等評測中力壓群雄，榮登開源網絡智能體榜首。 WebSailor 能夠高效處理復雜任務，生成簡潔而精準的推理鏈，同時在簡單任務中亦展現出強大的泛化能力。

### 什么是WebSailor？

WebSailor，作為一款由阿里通義實驗室傾力打造的開源網絡智能體，其核心使命在于解決復雜信息檢索與推理難題。它不僅僅是一個工具，更像是一個智能助手，能夠深入網絡世界，理解、分析和整合信息，最終為用戶提供精準的答案。

### WebSailor 的核心功能

* **復雜任務數據生成**：WebSailor 采用名為SailorFog-QA的創新方法，構建高不確定性的復雜任務數據，模擬真實信息搜索的復雜環境。
* **多輪工具調用與推理重構**：借助先進的開源推理模型，WebSailor 能夠進行多輪工具調用，并重構推理過程，從而高效處理復雜問題，化繁為簡。
* **強化學習算法加持**：WebSailor 運用DUPO算法，通過動態采樣策略優化訓練效率，顯著提升模型的決策能力，讓它在解決問題時更加游刃有余。
* **信息檢索與深度分析**：WebSailor 能夠主動搜索、訪問多個網頁，深入分析信息之間的關聯，最終為用戶提供全面、準確的答案。

### WebSailor 的應用場景

* **復雜信息檢索**：無論查詢多么模糊，WebSailor 都能通過多步推理和交叉驗證，在海量信息中迅速定位并驗證答案。
* **多跳問答任務**：在需要跨越多個信息源才能解答的問題中，WebSailor 能夠通過多輪工具調用和推理，逐步分解復雜問題，最終找到答案。
* **科研與數據分析**：WebSailor 能夠幫助科研人員和分析師快速梳理復雜的信息網絡，整合來自多個來源的信息，并提供全面、準確的結論，加速研究進程。
* **高難度任務的訓練與優化**：WebSailor 的訓練數據集 SailorFog-QA 模擬了復雜的現實世界信息搜索場景，通過構建高不確定性和復雜關系網絡，能夠應對沒有預設解決路徑的復雜任務。

### 產品官網

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

### 常見問題解答

* **WebSailor 與其他智能體有什么不同？** WebSailor 最大的優勢在于其對復雜信息檢索和推理任務的專注，以及在數據合成、訓練技術和推理重構方面的創新。
* **WebSailor 的數據合成方法是什么？** WebSailor 使用 SailorFog-QA 方法生成高不確定性的復雜任務數據，采用“知識圖譜隨機游走”技術構建復雜的關系網絡。
* **WebSailor 如何進行訓練？** WebSailor 采用拒絕采樣微調（RFT）進行冷啟動，然后進入強化學習階段，使用 DUPO（重復采樣策略優化）算法。
* **WebSailor 可以處理哪些類型的任務？** WebSailor 擅長處理復雜信息檢索、多跳問答等任務，也可用于科研與數據分析。