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WebDancer：自动搜索分析
阿里的Deep Research项目：WebDancer，原生智能体搜索推理模型，可以在网上自主搜索信息，完成多步推理的复杂任务在GAIA测试中达到了61.1%的Pass@3准确率能理解复杂的提问并自
标签： WebDancer Deep Research阿里的Deep Research项目：WebDancer，原生智能体搜索推理模型，可以在网上自主搜索信息，完成多步推理的复杂任务
在GAIA测试中达到了61.1%的Pass@3准确率
能理解复杂的提问并自主搜索信息：无需人工干预，可以在网上自主浏览网页，找到隐藏在多层网页中的信息
能多步推理：可以根据从不同网页收集到的信息进行比较、推理，最终得出问题的答案
具备自主学习能力
我们提出一种基于ReAct框架的原生自主智能搜索推理模型，旨在实现类深度研究（Deep Research-like）的自主信息探索能力。该模型采用四阶段训练范式：
浏览数据构建
行为轨迹采样
监督微调实现高效冷启动
强化学习提升泛化能力
使智能体自主获得搜索推理能力。
通过数据驱动的动作路径优化（DAPO）方法，融合轨迹级监督微调与强化学习，构建了可扩展的智能体训练管线（支持SFT/RL双模式）。在基准测试中，WebDancer系统取得：
✅ GAIA基准：61.1% Pass@3得分
✅ WebWalkerQA基准：54.6% Pass@3得分
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