不圓 發(fā)自 凹非寺
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Agent能“看懂網(wǎng)頁”，像人類一樣上網(wǎng)？

阿里發(fā)布WebDancer，就像它的名字一樣，為“網(wǎng)絡舞臺”而生。

只要輸入指令，它就可以幫你上網(wǎng)搜索、做攻略，實現(xiàn)自主信息檢索代理和類似深度研究模型的推理。

傳統(tǒng)模型只能按固定流程思考，而WebDancer作為一個端到端的自主信息搜索智能體，具備多步推理、工具使用和泛化能力。

WebDancer在GAIA和WebWalkerQA上分別取得了61.1%和54.6%的Pass@3分數(shù)，優(yōu)于基線模型和部分開源框架。

模型和方法均已開源，網(wǎng)友直呼想試：

WebDancer的秘密武器

不同于其它的推理問答模型，WebDancer要像人類一樣思考、理解并操作，可不是一件簡單的事情。

使用GAIA、WebWalkerQA和日常使用情況對WebDancer進行演示，可以看到，WebDancer能夠執(zhí)行多步驟和復雜推理的長期任務，例如網(wǎng)頁遍歷、信息搜索和問答。

它的“秘密武器”是一種四階段訓練范式，包括瀏覽數(shù)據(jù)構建、軌跡采樣、針對有效冷啟動的監(jiān)督微調以及用于改進泛化能力的強化學習。

阿里開源了這個訓練框架，使除了WebDancer以外的智能代理也能夠自主獲取自主搜索和推理技能：

1、瀏覽數(shù)據(jù)構建

這一步的目標是創(chuàng)建覆蓋真實的網(wǎng)頁環(huán)境、需要多步交互的復雜QA對。

可以分為兩個網(wǎng)絡數(shù)據(jù)生成流程，如上圖所示。

在CRAWLQA中，需要先收集知識性網(wǎng)站（ArXiv、GitHub、Wiki等）的主URL，然后在主頁上系統(tǒng)地點擊和收集通過子鏈接可訪問的子頁面，模擬人類行為。

使用預定義規(guī)則，就可以利用GPT4o根據(jù)收集到的信息生成QA對（1.0版）了。

對于E2HQA(Easy-to-Hard QA)來說，將初始的簡單問題Q1通過實體檢索→信息擴展→問題重構的步驟，使任務在復雜性上逐步擴展，從簡單的實例到更具挑戰(zhàn)性的實例。

依然是使用GPT-4o重寫問題，直到迭代達到n，QA對足夠成熟。

2、軌跡采樣

這一步要從QA對中生成高質量的思維-動作-觀察（Thought-Action-Observation）執(zhí)行軌跡。

WebDancer的代理框架基于ReAct，這是語言代理最流行的方法，一個ReAct軌跡由多個思維-動作-觀察輪次組成：

在思維階段，模型會根據(jù)輸入生成推理鏈，然后在動作階段將參數(shù)為結構化JSON，最后在觀察階段返回結果（如網(wǎng)頁摘要或搜索片段）。

思維階段生成的思維鏈對智能體執(zhí)行十分重要，WebDancer采用了雙路徑采樣的方法，可分為短思維鏈和長思維鏈兩條路徑：

• 短思維鏈適用于單步驟任務，直接使用GPT-4o生成簡潔軌跡；
• 長思維鏈適用于多步驟任務，使用專用推理模型（LRMs、QwQ-Plus）生成帶長鏈推理的軌跡。

因為LRM、QwQ-Plus在訓練過程中沒有接觸過多步推理輸入，在進一步推理時，WebDancer排除了之前的思維，但它們作為有價值的監(jiān)督信號保留在了生成的軌跡中。

隨后，WebDancer采用了一個基于漏斗的三階段軌跡過濾框架，僅保留滿足以下三個標準的軌跡：信息非冗余、目標一致性以及邏輯推理準確性。

3、有監(jiān)督微調

在獲得ReAct格式的優(yōu)質軌跡后，就可以將其無縫整合到智能體的有監(jiān)督微調（Supervised Fine-Tuning，SFT）訓練階段，這個步驟可以教會模型基礎的任務分解與工具調用能力，同時盡可能保留其原有的推理能力。

在SFT階段，要先將軌跡轉換為標記化輸入，明確分隔符，然后計算Thought和Action部分的損失（忽略Observation噪聲），損失公式如下：

其中tc

是任務上下文，

為完整的智能體執(zhí)行軌跡，每個

代表思考/行動/觀察，

過濾掉對應外部反饋的標記，確保損失是在代理的自主決策步驟上計算的。

SFT階段為后續(xù)的RL階段提供了強大的初始化。

4、強化學習

這一步的目標是優(yōu)化代理在真實網(wǎng)絡環(huán)境中的決策能力和泛化能力。

在SFT階段的基礎上，本階段采用解耦裁剪動態(tài)采樣策略優(yōu)化算法（Decoupled Clip and Dynamic Sampling Policy Optimization，DAPO）來精調策略模型。

DAPO是一種基于獎勵模型R的策略優(yōu)化算法，其工作原理如下：

首先，對于每個包含部分答案

的階段軌跡

，算法生成一組候選執(zhí)行序列

。通過最大化以下目標更新策略：

隨后，過采樣并過濾準確率為1或0的提示（prompts），確保智能體聚焦于高質量信號的學習。

最后，采用新舊策略的概率比替代固定KL懲罰項：

獎勵設計在RL訓練過程中起著至關重要的作用，WebDancer的獎勵機制主要由兩種類型的獎勵組成，分別為格式獎勵和答案獎勵，權重分別為0.1和0.9。

最終獎勵函數(shù)為：

有效性分析

在GAIA和WebWalkerQA這兩個成熟的基準數(shù)據(jù)集上測試WebDancer，結果顯示，WebDancer在GAIA上達到46.6%的平均準確率，WebWalkerQA上達到43.2%，優(yōu)于基線模型和部分開源智能體框架。

可以看到，不具備代理能力的框架（No Agency）在GAIA和WebWalkerQA基準測試中均表現(xiàn)不佳，這突出了主動信息搜索和代理決策對于這些任務的重要性。

閉源代理系統(tǒng)OpenAI DR通過端到端強化學習訓練實現(xiàn)了最高分，在開源框架中，基于原生強推理模型（如QwQ-32B）構建的代理方法始終優(yōu)于非代理對應方法，證明了在代理構建中利用推理專用模型的有效性。

在兩個更具挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集BrowseComp（英文）和BrowseComp-zh（中文）上測試WebDancer，均表現(xiàn)出持續(xù)強勁的性能，突顯了其在處理困難推理和信息搜索任務中的魯棒性和有效性。

鑒于智能體環(huán)境的動態(tài)性和復雜性，以及GAIA測試集相對較小且變化較大的特點，對Pass@3和Cons@3進行細粒度分析。

值得注意的是，經(jīng)過RL后的Pass@1性能與SFT基線的Pass@3相當，表明RL能夠更有效地采樣正確響應。

對于語言推理模型（LRMs），雖然經(jīng)過RL后Pass@1、Pass@3或Cons@3沒有顯著提升，但在一致性方面有明顯的改善；這可能是過長軌跡導致的稀疏獎勵信號所致。

參考鏈接：
https://x.com/_akhaliq/status/1937997314737553873
論文：https://arxiv.org/abs/2505.22648
github：https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent/tree/main/WebDancer
模型：https://huggingface.co/Alibaba-NLP/WebDancer-32B