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智东西8月15日消息，今日晚间，阿里宣布推出首个开源多模态深度研究智能体（Deep Research Agent）——WebWatcher。
市面上的深度研究工具层出不穷，但大多只能围绕文字进行搜索。WebWatcher的核心创新点在于配备了增强的视觉语言推理能力，能够图文结合思考并调用多种工具，从而使研究结果更深入。
比如，当用户要分析一张图片里的信息，WebWatcher能调用 “图片搜索” 找相关图和说明，用 “OCR” 提取图片里的文字，用 “文字搜索” 查背景知识，用 “网页访问” 看具体网页内容，用 “代码工具” 算数据等。
▲WebWatcher运行案例
实验结果表明，WebWatcher在四个具有挑战性的VQA（视觉问答）基准测试中全面领先于主流的开闭源多模态大模型：
其在Humanity’s Last Exam（HLE）-VL（复杂推理）、BrowseComp-VL（信息检索）、LiveVQA（知识整合）和MMSearch（聚合类信息寻优）等任务测试中均获得高分，超越GPT-4o、Gemini2.5-flash、Qwen2.5-VL-72B、Claude 3.7等模型。
▲WebWatcher测评成绩
WebWatcher的技术方案覆盖了从数据构建到训练优化的完整链路，核心目标是让多模态Agent在高难度多模态深度研究任务中具备灵活推理和多工具协作能力。整个方法包含三大环节：
1、多模态高难度数据生成：构建具备复杂推理链和信息模糊化的训练数据；
2、高质量推理轨迹构建与后训练：生成贴近真实多工具交互的推理轨迹，并通过监督微调（SFT）完成初步能力对齐。然后利用GRPO在复杂任务环境中进一步提升模型的决策能力与泛化性；
3、高难度基准评测：构建并使用BrowseComp-VL对模型的多模态深度推理能力进行验证。
为了更好地评估WebWatcher的能力，阿里提出了BrowseComp-VL，它是BrowseComp在视觉-语言任务上的扩展版本，设计目标是逼近人类专家的跨模态研究任务难度。
GitHub地址：
https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent论文地址 ：https://arxiv.org/abs/2508.05748
▲论文页面截图
结语：突破视觉语言，向深度搜索Agent迈进自2025年1月推出WebWalker多Agent框架之后，阿里在过去近八个月里加速迭代，陆续推出了原生Agent搜索模型WebDancer、可执行极复杂信息搜索的Agent搜索模型WebSailor、面向信息检索Agent的数据合成方法WebShaper，向通用搜索Agent不断迈进。
本次，阿里最新推出的多模态深度研究智能体WebWatcher，进一步突破视觉语言深度研究Agent的新前沿国内股票配资，其构建的BrowseComp-VL基准、自动化轨迹生成与训练流程，为解决复杂多模态信息检索任务奠定基础，也为未来多模态深度研究Agent发展提供方向。
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