阿里巴巴自然语言处理团队正式发布WebWatcher，一款突破性的开源多模态深度研究智能体，旨在打破当前闭源系统与开源Agent在多模态深度研究领域的局限。这款创新工具通过整合网页浏览、图像搜索、代码解释器和内部OCR等多种先进工具，能够像人类研究员一样高效处理复杂的多模态任务，展现出卓越的视觉理解力、逻辑推理能力、知识调用能力、工具调度能力和自我验证能力。
尽管市面上已有如OpenAI的DeepResearch等闭源系统在文本深度研究方面表现优异，但它们大多局限于纯文本环境，难以应对现实世界中包含图像、图表和混合内容的复杂场景。而现有的开源Agent也面临两大明显瓶颈：一类是专注于文本检索的Agent，虽能整合信息，却无法处理图像；另一类是视觉Agent，虽能识别图像，却缺乏跨模态推理和多工具协同能力。WebWatcher正是为解决这些瓶颈而精心设计的。
WebWatcher的技术方案覆盖了从数据构建到训练优化的完整链路，其核心目标在于让多模态Agent在高难度多模态深度研究任务中实现灵活推理和多工具协作。为此，研究团队构建了一个全自动多模态数据生成流程，通过随机游走收集跨模态知识链，并引入信息模糊化技术，有效提升任务的不确定性和复杂性。所有复杂问题样本均通过QA-to-VQA转换模块扩展为多模态版本，进一步强化模型的跨模态理解能力。
在高质量推理轨迹构建与后训练方面，WebWatcher创新性地采用了Action-Observation驱动的轨迹生成方法。通过收集真实的多工具交互轨迹并进行监督微调（SFT），模型能在训练初期快速掌握多模态ReAct式推理和工具调用的基本模式。随后，模型进入强化学习阶段，通过GRPO进一步提升多模态Agent在复杂环境下的决策能力。
为全面验证WebWatcher的卓越能力，研究团队推出了BrowseComp-VL，这是BrowseComp在视觉-语言任务上的重要扩展版本，旨在逼近人类专家的跨模态研究任务难度。在多轮严格评测中，WebWatcher在复杂推理、信息检索、知识整合以及聚合类信息寻优等关键任务上全面超越当前主流的开源与闭源多模态大模型。
具体表现方面，在人类终极考试（Humanity’s Last Exam，HLE-VL）这一多步复杂推理基准上，WebWatcher以13.6%的Pass@1分数强势夺冠，大幅领先于GPT-4o(9.8%)、Gemini2.5-flash(9.2%)和Qwen2.5-VL-72B(8.6%)等顶尖模型。在更贴近真实多模态搜索的MMSearch评测中，WebWatcher的Pass@1得分高达55.3%，显著超越Gemini2.5-flash(43.9%)和GPT-4o(24.1%)。在LiveVQA评测中，WebWatcher的Pass@1成绩达到58.7%，同样领先于其他主流模型。而在最具综合挑战的BrowseComp-VL基准上，WebWatcher以27.0%的平均得分(Pass@1)遥遥领先，成绩提升超过一倍。
WebWatcher的完整代码和资源已开源，欢迎开发者访问仓库地址：https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent。这一突破性成果不仅为多模态深度研究领域带来了新的可能性，也为人工智能技术的实际应用开辟了更广阔的前景。