开源Agent新标杆：通义WebSailor多榜夺魁，挑战OpenAI高难度Agent基准Brows...

主要观点总结

本文介绍了开源Web Agent在应对艰难任务时的困境与突破，特别是阿里巴巴通义实验室RAG团队推出的WebSailor的研究成果。文章详细阐述了WebSailor通过创新的数据构造和训练方法，成功赋予开源Web Agent超越人类推理的能力，并在极复杂的信息检索任务上实现了突破。论文详细介绍了WebSailor的技术创新，包括数据构造及推理轨迹获取、冷启动与强化学习等。实验结果证明WebSailor在复杂任务上的表现超越了DeepSeek-R1、Grok-3、GPT-4.1等开闭源模型。文章还讨论了WebSailor的未来展望，包括解决当前训练的上下文长度限制和效率瓶颈等问题。

关键观点总结

关键观点1: 开源Web Agent在艰难任务中的困境

在信息爆炸的时代，传统搜索引擎难以满足用户对深层次、多步骤信息获取的需求。开源Web Agent在极端复杂任务上表现不佳，如BrowseComp等基准测试。现有训练范式尚未赋予开源模型应对高不确定性任务所需的推理模式。

关键观点2: WebSailor的技术创新

WebSailor通过构建高不确定性、高复杂度的任务数据集SailorFog-QA，结合冷启动的RFT策略和高效的强化学习算法DUPO，打造出一个强大的post-training。其核心在于“挖井造水”（构建足够困难的训练任务）和“授之以渔”（设计高效的训练策略）。

关键观点3: WebSailor的实验结果

WebSailor在多个高难度agent benchmark上超越了各种开闭源模型，如BrowseComp、BrowseComp-zh等。其优势在极具挑战性的任务上表现尤为突出。此外，WebSailor还对简单任务表现出了向下兼容的能力。

关键观点4: WebSailor的未来展望

尽管取得了显著进展，但WebSailor仍面临一些局限，如上下文长度限制和效率瓶颈等。未来，研究者将致力于迁移到异步强化学习框架，提高训练效率，并探索更广阔维度的高不确定性任务。

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