當我們在網上搜索資訊時，往往需要翻閱大量網頁，篩選有用內容，然後將這些零散資訊組織成有意義的報告或答案。這個過程既耗時又容易出錯。現在，想像有一個AI助手能夠像人類研究員一樣，自動在網路上搜索、閱讀、思考和總結，最終為你生成高質量的研究報告。這聽起來像科幻電影，但實際上正在成為現實。
華為技術有限公司的研究團隊最近發布了一項突破性研究成果，由李文俊、陳智、林景如等十一位資深研究員共同完成。這項研究發表於2025年9月，論文題為《深度研究系統的強化學習基礎：綜述》，詳細論述了如何讓AI系統像人類專家一樣進行深度研究。有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2509.06733這個編號在arXiv網站上找到完整論文，研究團隊還在github.com/wenjunli-0/deepresearch-survey提供了相關資源。
這項研究的核心問題是：如何讓AI不僅僅回答簡單問題，而是能夠像博士生寫論文那樣，進行複雜的多步驟研究？傳統的AI訓練方法就像教學生背標準答案，但真正的研究需要的是探索未知、處理不確定性、從錯誤中學習的能力。華為團隊提出，解決這個問題的關鍵在於使用強化學習技術——一種讓AI通過嘗試和反饋來學習的方法，就像教孩子騎自行車一樣。
研究團隊發現，當前大多數AI研究助手的訓練方法存在根本性局限。就好比我們總是給學生提供完美的解題步驟讓他們模仿，但從不讓他們面對真正的難題去摸索。這種方法培養出的AI只會"照葫蘆畫瓢"，無法處理複雜的現實場景。而強化學習的方法更像是讓AI在真實環境中實習，通過不斷嘗試、犯錯、改正來積累經驗。
為了讓普通讀者理解這項研究的重要性，我們可以把AI研究助手比作一個正在學習成為偵探的新手。傳統訓練方法就像讓這個新手反覆閱讀經典案例的標準解答，而強化學習則是讓他真正走上街頭，面對複雜多變的實際案件，在導師的指導下逐步提升破案能力。
一、數據製造的新配方：為AI研究助手準備"營養餐"
在訓練AI研究助手的過程中，數據就像是給學生準備的練習題。但是，為強化學習準備數據和為傳統方法準備數據完全不同，就像為馬拉松選手和短跑選手準備訓練計劃的區別一樣。
華為研究團隊發現，強化學習需要的不是標準答案，而是具有挑戰性的問題和可靠的評分標準。想像你要訓練一個學生成為優秀的辯論手，你不會只給他背誦標準演講稿，而是會給他各種複雜的辯題，讓他在實際辯論中學習如何組織論據、應對質疑、調整策略。
研究團隊將訓練數據的構建分為兩個關鍵環節：構造複雜問題和篩選優質內容。在構造問題方面，他們發現需要創造那些無法通過簡單查找或記憶解決的任務。比如，不是問"法國的首都是什麼"，而是問"分析法國城市化進程對歐盟經濟政策的影響，並結合最新的社會學研究提供政策建議"。這類問題需要AI跨越多個資訊源，進行複雜推理，就像要求學生寫一篇綜合多個學科知識的研究報告。
團隊提出了三種主要的問題構造策略。第一種是"跨文檔組合"，就像拼圖遊戲一樣，需要從多個不同的網頁或文檔中收集資訊片段，然後組合成完整答案。比如DeepDiver團隊開發的WebPuzzle數據集，會從多個網頁生成需要交叉驗證資訊的問題。第二種策略是"結構化路徑增長"，通過模擬人類瀏覽網頁的行為，從一個權威網站開始，沿著鏈接逐步深入，構造需要多步導航才能解決的問題。第三種策略是"難度遞進變換"，從簡單問題開始，逐步增加約束條件和複雜度，就像數學練習冊從基礎題逐漸過渡到綜合應用題。
在數據篩選方面，研究團隊面臨的挑戰是如何確保AI學習的內容既有挑戰性又不會導致胡亂猜測。他們設計了多重篩選機制：首先過濾掉那些AI已經能夠輕易回答的問題，確保每個訓練樣本都具有學習價值；然後驗證答案的可靠性，確保存在明確的正確答案；最後按照難度分級，設計從易到難的學習路徑。
這種數據準備方式的創新在於，它不再依賴人工標註的標準答案，而是創造了一個可以自動評估和反饋的環境。就像建設一個模擬城市來訓練城市規劃師，而不是只讓他們閱讀規劃教科書。這種方法讓AI能夠在接近真實工作環境的條件下學習，大大提高了訓練效果。
二、強化學習的"個人教練"：三種訓練秘訣
如果說傳統AI訓練像是在教室里聽講座，那麼強化學習就像是配備了個人教練的實戰訓練。華為團隊的研究揭示了三個關鍵的訓練方向，每個都像不同類型的教練，幫助AI研究助手掌握不同的核心技能。
第一個方向是訓練體系和優化結構的改進，就像體育訓練中的基礎體能訓練。研究團隊發現，大多數成功的系統都採用了一種叫做"DeepSeek-R1風格"的基礎訓練框架。這個框架的工作原理很像學游泳：首先在淺水區練習基本動作（冷啟動階段），然後逐步到深水區進行實戰練習（強化學習階段）。
在冷啟動階段，AI需要學會基本的"禮儀"——如何正確地調用搜尋引擎、如何解析網頁內容、如何組織語言等。這就像教孩子在餐廳用餐前先學會使用刀叉。WebSailor團隊的研究顯示，這個預備訓練階段對於複雜任務至關重要，因為如果AI連基本操作都不會，直接進入強化學習就像讓不會游泳的人直接跳進深水池。
隨後的強化學習階段更加有趣。AI會收到一個複雜問題，然後開始它的"探索之旅"：思考策略、搜索資訊、分析結果、調整方法，最終給出答案。整個過程就像偵探破案，需要不斷收集線索、驗證假設、修正推理。關鍵的創新在於，系統會根據最終結果的質量給出反饋，但這個反饋會影響到整個探索過程中的每一步決策。
研究團隊還發現了一個重要的訓練技巧：課程學習。這就像健身房的訓練計劃，從輕重量開始，逐步增加難度。EvolveSearch項目展示了如何設計兩階段課程：發現階段鼓勵AI大膽探索各種資訊源，精煉階段則教它如何篩選最有價值的資訊。這種方法避免了AI一開始就被過於複雜的任務嚇住，也防止了它在簡單任務上浪費太多時間。
第二個重要方向是獎勵設計和信用分配。這相當於設計一套完善的評分標準，讓AI知道什麼行為值得獎勵。傳統方法只關注最終答案是否正確，就像只看學生的期末考試成績。但強化學習需要更細緻的反饋機制，能夠識別AI在整個研究過程中的每個有價值的步驟。
研究團隊開發了多種創新的獎勵機制。其中一種叫"超越基礎檢索的增益"，專門獎勵那些通過AI主動搜索獲得的資訊改進。想像兩個學生都答對了同一道題，但一個是通過深入研究得出答案，另一個只是運氣好猜對了，這種機制能夠區分並獎勵前者。另一種機制關注"知識邊界感知"，獎勵AI正確判斷自己是否需要外部資訊的能力，就像獎勵學生誠實承認"我需要查資料"而不是胡亂猜測。
還有一些機制專門處理步驟級的獎勵。StepSearch項目創造了一種"資訊增益vs冗餘"的評分系統，每當AI搜索到新的有價值資訊時給予獎勵，但如果重複搜索已知資訊則給予懲罰。這就像獎勵學生發現新的論據支持觀點，但不鼓勵他們反覆引用同一個例子。
第三個方向是多模態研究能力的整合。現實世界的研究往往涉及文字、圖片、影片、音頻等多種資訊形式。華為團隊的研究顯示，讓AI具備處理多種媒體類型的能力，就像培養一個既能閱讀文獻又能分析圖表和觀察實驗影片的研究員。
在多模態訓練中，最大的挑戰是讓AI學會何時需要"看"而不僅僅是"讀"。VRAG-RL項目開發了一套機制，讓AI能夠主動決定是否需要裁剪圖片的特定區域來獲得更清晰的細節，或者是否需要對圖片進行標註來幫助理解。這就像訓練一個藝術史學者，不僅要讀懂文字描述，還要能夠仔細觀察畫作的構圖、色彩和技法細節。
有趣的是，多模態訓練還需要解決"證據必要性學習"的問題。AI需要學會判斷何時文字資訊足夠，何時必須查看圖片或影片。WebWatcher項目在這方面有重要突破，它訓練AI根據問題性質來決定搜索策略：如果問題涉及視覺元素，優先搜索包含相關圖片的網頁；如果是概念性問題，則專注於文字內容。
三、訓練系統的"工程奇蹟"：九大支撐平台
訓練一個AI研究助手不僅需要好的算法，更需要強大的技術平台來支撐。華為團隊的研究揭示了九個主要的訓練框架，每個都像是為特定需求設計的專業工具，共同構成了一個完整的"AI訓練工廠"。
這些訓練平台面臨的首要挑戰是處理超長對話和工具使用的複雜性。想像一個AI研究助手在處理複雜問題時，可能需要進行幾十輪的搜索、閱讀、思考循環，每一輪都會產生大量的中間結果。這就像同時進行多個複雜的烹飪項目，需要精確的時間管理和資源協調。
AReaL框架專門解決了"異步並行訓練"的問題。傳統訓練方法要求所有AI實例同步完成任務才能進行下一輪學習，就像要求一個班級的所有學生都完成作業後才能開始新課。但AI研究任務的完成時間差異很大：有的問題幾分鐘就能解決，有的可能需要幾個小時的深入探索。AReaL讓快的學生可以繼續學習新內容，慢的學生也能按自己的節奏完成，大大提高了訓練效率。
SLIME框架則專注於"服務化訓練"的概念。它將AI訓練過程包裝成類似網上購物的服務模式：需要訓練時發出請求，系統自動分配資源，完成後返回結果。這種方法特別適合大規模訓練，就像將手工作坊改造成現代化工廠流水線，能夠處理更複雜的任務並支持更多用戶同時使用。
Agent Lightning框架創新性地解決了"訓練-部署分離"的問題。在傳統方法中，訓練AI和實際部署AI使用的是完全不同的系統，就像在實驗室培養的植物移植到野外環境時需要重新適應。Agent Lightning設計了一套通用接口，讓AI可以在訓練環境中直接連接到真實的工具和數據源，訓練完成後可以無縫切換到生產環境。
特別值得關注的是verl框架，它專門處理"零冗餘重新分片"的技術挑戰。簡單來說，就是在AI訓練和實際使用之間切換時，避免重複加載相同的模型數據。這就像搬家時有一套神奇的系統，能夠瞬間將家具從舊房子重新排列到新房子，不需要重新購買任何東西。這種技術對於大規模AI系統至關重要，因為現代AI模型的大小可能達到數百GB，重複加載不僅浪費時間，更會占用巨大的計算資源。
ROLL框架則專注於"樣本級調度"的精細管理。每個訓練樣本都有自己的生命周期：從接收任務開始，經過環境交互、獎勵計算，最後完成學習更新。ROLL就像一個智能的項目管理系統，能夠同時跟蹤成千上萬個訓練樣本的狀態，確保每個樣本都能得到適當的處理，避免資源浪費或任務遺漏。
OpenR框架在"過程監督"方面有獨特貢獻。它不僅關注AI的最終答案是否正確，還能監督和評估AI的思考過程是否合理。就像老師不僅要看學生的答案，還要檢查解題步驟的邏輯性。OpenR集成了過程獎勵模型，能夠在訓練過程中實時發現AI推理的問題，並給出針對性的指導。
Verifiers框架則專注於"多標準評估"的複雜需求。現實中的研究任務很難用單一標準來評判好壞，需要從準確性、完整性、邏輯性、創新性等多個維度進行評估。Verifiers提供了一套靈活的評估工具，可以根據不同類型的任務設計相應的評估標準，就像為不同類型的比賽設計不同的評分規則。
這些框架的選擇使用也有一定的策略性。如果主要關注訓練吞吐量，AReaL和SLIME是首選；如果需要與現有系統兼容，Agent Lightning更合適；如果要處理超大規模模型，verl的零冗餘技術不可缺少；如果注重訓練質量和過程監督，OpenR和Verifiers更有優勢。很多實際項目會組合使用多個框架，就像組裝一台定製電腦，根據具體需求選擇最合適的組件。
四、智能協作的藝術：從單打獨鬥到團隊作戰
在現實的研究工作中，很少有人能夠獨自完成所有任務。通常需要一個團隊：有人負責制定研究計劃，有人負責收集資料，有人負責數據分析，有人負責撰寫報告。華為團隊的研究發現，AI研究助手也需要這種團隊協作的能力。
當前業界出現了一個有趣的趨勢：從"萬能型AI"向"專業化團隊"轉變。就像一家成功的諮詢公司，不會讓一個人既做市場調研、又做財務分析、還要寫最終報告，而是讓每個專家專注於自己最擅長的領域，然後通過有效的協調機制整合大家的工作成果。
華為團隊分析了四個代表性的開源深度研究框架，每個都體現了不同的協作哲學。Aomni的方法比較直接，採用了"單人多輪"的模式，就像一個經驗豐富的研究員獨自完成整個項目，但會多次回顧和完善自己的工作。這種方法的優點是簡單可控，缺點是容易在複雜任務上遇到瓶頸。
ByteDance的DeerFlow框架則採用了明確的"分工協作"模式。它設置了專門的計劃員來分解任務，協調員來管理進度，研究團隊來執行具體工作，報告員來整理最終成果。這就像一個成熟的研究機構，每個角色都有明確的職責。這種方法能夠處理更複雜的任務，但需要更精細的協調機制。
LangChain的框架提供了更多的靈活性，支持三種不同的工作模式：單人作業、計劃-執行分離、主管-多研究員並行。這就像一個可以根據項目規模和複雜度靈活調整組織結構的團隊。簡單任務用單人模式提高效率，複雜任務用團隊模式提高質量。
MiroFlow框架則專注於"流程標準化"，它像一個現代化的生產線，將研究過程分解成標準化的步驟，每個步驟都有專門的處理模塊。這種方法特別適合需要處理大量類似任務的場景，能夠保證質量的一致性。
在學術研究領域，華為團隊還發現了幾個有趣的協作模式創新。OWL系統採用了"即插即用"的執行器設計，就像樂高積木一樣，可以根據需要添加新的專業能力。如果需要處理法律文件，就插入法律分析模塊；如果需要分析財務數據，就插入財務分析模塊。這種設計讓系統具有很強的擴展性。
CoA項目則探索了"角色條件化"的單模型方案，它訓練一個AI模型具備多種角色切換的能力。同一個AI可以在需要時變身為搜索專家、分析專家或寫作專家。這就像訓練一個多才多藝的演員，能夠在同一部戲中扮演多個不同的角色。
在多智能體協作訓練方面，研究團隊面臨了更加複雜的挑戰。傳統的強化學習主要處理單個智能體的學習問題，但當多個AI需要協作時，每個AI的學習都會影響其他AI的環境，形成一個動態變化的學習場景。
MHGPO項目創新性地解決了多智能體信用分配的問題。在一個三人研究小組中（查詢重寫員、資訊排序員、答案生成員），如果最終研究質量很高，如何公平地獎勵每個成員的貢獻？MHGPO設計了一套"群體相對優勢"的評估機制，通過比較不同組合的表現來評估每個成員的價值貢獻。
MMOA-RAG項目則採用了更傳統但穩定的"集中訓練-分散執行"模式。就像一個球隊的訓練：平時大家一起訓練，教練能夠觀察到每個隊員的表現和相互配合，但比賽時每個隊員要根據場上情況獨立決策。這種方法在多智能體協作中表現出了很好的穩定性。
這些協作機制的發展趨勢表明，未來的AI研究助手可能不再是單一的大模型，而是由多個專業化模塊組成的智能團隊。每個模塊都有自己的專長，但能夠通過標準化的接口進行協作。這種發展方向不僅能夠提高性能，還能夠降低開發和維護的成本。
五、能力測試的新標準：從考試到實戰
傳統的AI能力測試就像學校考試，主要考查記憶和基礎技能。但對於AI研究助手來說，我們需要的是更接近實際工作場景的能力評估，就像從紙上談兵轉向實戰演練。華為團隊的研究系統地分析了當前用於評估深度研究系統的各種基準測試，發現了一個清晰的演進趨勢。
最早期的測試主要關注問答能力。HotpotQA和2WikiMultiHopQA這類基準測試就像聯考的閱讀理解題，需要AI從給定的文章中找到資訊並進行推理。這些測試的價值在於驗證AI的基礎理解和推理能力，但它們都是在一個封閉、乾淨的環境中進行，就像在無菌實驗室中測試藥物效果。
隨著AI能力的提升，測試環境開始向真實世界靠攏。BrowseComp基準測試讓AI直接在真實的網際網路上搜索資訊來回答問題，這就像讓駕校學員直接上路考試而不是在封閉場地練車。這種測試更能反映AI在實際應用中的表現，但也帶來了更多的不確定因素：網站可能無法訪問，資訊可能已經過時，搜索結果可能包含誤導性內容。
InfoDeepSeek基準測試引入了一個重要創新：虛假前提問題。這類測試專門設計一些基於錯誤假設的問題，看AI是否能夠識別並拒絕回答，而不是胡亂編造答案。這就像測試一個醫生面對無法診斷的症狀時，是否能夠誠實地承認"需要進一步檢查"而不是隨意下結論。
多模態能力的測試代表了另一個重要發展方向。MMSearch和MMDocIR等基準測試不僅要求AI處理文字資訊，還要能夠理解圖片、圖表、影片等多種媒體形式。MM-BrowseComp更進一步，要求AI在瀏覽網頁時能夠理解頁面中的圖片和影片內容，並將視覺資訊與文字資訊結合起來回答問題。這就像測試一個新聞記者不僅要會寫文章，還要能夠分析照片和影片素材。
在長文本生成能力的測試方面，DeepResearch Bench代表了當前最高標準。它包含100個博士級別的研究任務，要求AI不僅要找到相關資訊，還要組織成結構完整、論證嚴密的研究報告。測試採用了兩套評估標準：RACE標準關注內容的全面性和深度，FACT標準則檢驗引用的準確性和可信度。這就像從簡單的問答題升級到撰寫學術論文的水平。
領域專業化測試展現了AI研究助手向實用化發展的趨勢。Xbench專注於招聘和營銷等商業場景，測試AI是否能夠勝任具體的職業任務。Finance Agent Benchmark和FinGAIA專門測試金融領域的研究能力，要求AI能夠分析財務數據、理解市場趨勢、評估投資風險。這些測試就像專業資格考試，驗證AI是否具備在特定領域工作的能力。
τ?-Bench引入了一個特別有趣的測試概念：雙控制環境。在這種測試中，AI不是獨自完成任務，而是需要與人類用戶協作，雙方都能使用工具和影響環境。這就像測試一個技術支持人員，不僅要能夠診斷問題，還要能夠指導用戶進行相應操作，處理用戶的反饋和新情況。
OdysseyBench代表了最接近實際工作場景的測試標準。它設計了跨越Word、Excel、PDF、郵件和日曆等多個辦公應用的長期任務，要求AI在數小時甚至數天的時間跨度內協調處理複雜的工作流程。這就像讓AI擔任一個項目經理，不僅要完成單個任務，還要管理整個項目的進度和資源。
這些測試標準的演進反映了AI研究助手技術的快速發展。從最初的簡單問答，到現在的多模態、長期、專業化任務處理，測試複雜度的提升推動了技術能力的持續進步。同時，這些測試也揭示了當前技術仍然面臨的挑戰：如何在開放環境中保持穩定性，如何處理多樣化的專業需求，如何在長期任務中保持連貫性和準確性。
華為團隊的研究指出，未來的測試標準需要更加關注幾個新興方向：首先是魯棒性和安全性測試，確保AI在面對惡意資訊或攻擊時能夠保持正確判斷；其次是適應性測試，驗證AI是否能夠從用戶反饋中學習並改進表現；最後是倫理和責任測試，確保AI的研究行為符合學術道德和社會責任要求。
總的來說，AI研究助手的能力評估正在從實驗室測試向實際應用場景轉變，從單一技能考核向綜合能力評估發展，從靜態測試向動態交互測試演進。這種變化不僅推動了技術進步，也為AI研究助手的實際應用奠定了更堅實的基礎。
六、技術前景與現實意義：從實驗室到日常生活
華為團隊這項研究的意義遠遠超出了技術本身，它描繪了一個AI研究助手大規模普及的未來圖景。在這個圖景中，每個人都可能擁有一個專業的研究夥伴，幫助處理工作和生活中遇到的複雜資訊需求。
從技術發展的角度來看，這項研究解決了AI研究助手從"能用"到"好用"的關鍵問題。過去的AI助手就像一個只會背書的學生，雖然知道很多事實，但面對新問題時往往束手無策。而通過強化學習訓練的AI研究助手更像一個經驗豐富的研究員，不僅知識豐富，更重要的是具備了探索未知、解決問題的思維方式。
這種能力提升帶來的應用前景非常廣闊。在教育領域，AI研究助手可以成為學生的個人導師，不僅回答問題，還能指導學生如何進行深入研究，培養批判性思維。在商業環境中，它可以幫助企業快速分析市場趨勢、競爭對手情況、行業發展動態，為決策提供有力支持。在科研工作中，它可以協助研究人員進行文獻綜述、數據分析、假設驗證，大大提高研究效率。
對普通用戶來說，這項技術可能帶來生活方式的顯著改變。購房時，AI可以幫你研究目標區域的發展規劃、交通狀況、教育資源、房價走勢；投資時，可以分析不同理財產品的風險收益、市場前景、監管政策；甚至規劃假期時，也可以綜合分析目的地的天氣、文化、美食、交通、住宿等各方面資訊，制定最優的行程安排。
華為團隊的研究特別強調了系統性和工程化的重要性。他們發現，要讓AI研究助手真正實用，不僅需要先進的算法，更需要完整的技術棧支撐。這包括數據處理、模型訓練、系統部署、用戶交互、安全保障等各個環節的協調配合。這種系統性的思考方式為整個行業提供了寶貴的借鑑。
在數據隱私和安全方面，研究團隊也考慮了實際部署中可能遇到的挑戰。AI研究助手需要訪問大量的在線資訊，同時也可能處理用戶的敏感數據。如何在提供優質服務的同時保護用戶隱私，如何防範惡意資訊的影響，如何確保AI不被濫用，這些都是技術發展必須面對的問題。
研究團隊提出的多智能體協作框架也具有重要的現實意義。在複雜的商業環境中，不同的任務往往需要不同的專業知識。通過將大型AI系統分解為多個專業化的子系統，不僅可以提高處理效率，還能夠降低維護成本，提高系統的可擴展性。這種模塊化的設計理念可能成為未來AI系統架構的主流方向。
從產業發展的角度來看，這項研究可能推動AI應用從消費級向專業級的轉變。目前的AI助手主要服務於簡單的查詢和對話需求，而具備深度研究能力的AI助手將能夠承擔更複雜、更有價值的工作任務。這可能催生新的商業模式和服務形態，比如專業的AI研究服務、定製化的知識分析平台、智能化的決策支持系統等。
技術標準化也是這項研究的重要貢獻之一。華為團隊系統梳理了AI研究助手的技術框架、評估標準、實施方法，為行業發展提供了統一的參考依據。這有助於避免重複開發，促進技術積累，加速整個行業的進步。
當然，任何新技術的發展都伴隨著挑戰和風險。AI研究助手的普及可能對傳統的資訊服務行業產生衝擊，改變人們獲取和處理資訊的方式。如何確保技術發展的普惠性，如何幫助傳統行業轉型升級，如何培養人們與AI協作的新技能，這些都需要全社會的共同努力。
展望未來，華為團隊的這項研究為AI技術發展指明了一個重要方向：從簡單的模式識別向複雜的認知推理轉變，從被動的資訊檢索向主動的知識發現轉變，從單一的任務執行向綜合的問題解決轉變。這種轉變不僅是技術層面的進步，更代表了AI向真正智能化邁進的重要步伐。
說到底，這項研究的最大價值在於，它讓我們看到了AI技術發展的新可能性。在不遠的將來，每個人都可能擁有一個專業、可靠、高效的研究夥伴，幫助我們更好地理解世界、解決問題、做出決策。這不僅會提高我們的工作效率，更可能改變我們思考和學習的方式，讓知識獲取和應用變得更加民主化和普及化。當然，這個美好願景的實現還需要時間和努力，但華為團隊的研究已經為我們展示了通向這個未來的清晰路徑。
Q&A
Q1：強化學習訓練的AI研究助手與傳統AI助手有什麼本質區別？
A：傳統AI助手就像只會背標準答案的學生，主要通過模仿人類提供的示例來學習，面對新問題時容易束手無策。而強化學習訓練的AI研究助手更像經驗豐富的研究員，它通過在真實環境中不斷嘗試、犯錯、改正來學習，具備探索未知、處理複雜多步驟任務的能力，能夠主動搜索資訊、分析證據、調整策略，最終生成高質量的研究報告。
Q2：華為團隊提出的多智能體協作模式是如何工作的？
A：這種模式就像組建一個專業研究團隊，不同的AI承擔不同角色：有負責制定研究計劃的"計劃員"，有負責協調任務分配的"協調員"，還有專門執行搜索、分析、寫作等具體工作的"執行員"。每個AI都有自己的專長，通過標準化接口進行協作。比如MHGPO項目中的三人小組包括查詢重寫員、資訊排序員和答案生成員，它們通過"群體相對優勢"機制來評估和改進各自的貢獻。
Q3：普通用戶什麼時候能用上這種AI研究助手？
A：雖然華為團隊的研究還主要停留在技術框架層面，但類似技術已經開始在一些產品中出現。OpenAI、Google、Perplexity等公司都推出了具備深度搜索能力的AI助手。預計在未來2-3年內，具備基本深度研究能力的AI助手將逐漸普及，能夠幫助用戶處理購房分析、投資決策、學習研究等複雜任務。不過要達到論文中描述的完整能力水平，可能還需要更長時間的技術成熟和優化。
