WebSailor

什么是WebSailor

WebSailor 是 Tongyi Lab（阿里巴巴）在 2025 年 7 月推出的新一代开源 WebAgent。作为 WebAgent 框架 WebWalker、WebDancer 的升级产品，它专注于复杂网页任务的超长推理与主动信息获取，通过强化训练提升模型在真实环境下的不确定性控制与决策能力。

WebSailor 系列模型目前包括 3B、7B、32B 和 72B 参数版本，适配不同规模推理场景，可无缝集成为 AI Agent 工具使用者的浏览与检索能力支持系统。

技术亮点解析

🧠 1. 不确定性驱动抽样（SailorFog‑QA）

WebSailor 首创 SailorFog‑QA 数据管线：通过知识图生成＋信息混淆技术构建高难度 QA 任务，迫使 Agent 在极高不确定环境中演化策略。

🔄 2. 双阶段强化训练（RFT + DUPO）

1. RFT（Rejection Fine‑Tuning）冷启动：使用数千条高质量演示例子建立基础能力；

2. DUPO（Duplicating Sampling Policy Optimization）强化阶段：高效训练策略生成分支路径，提升探索与决策效率。

🌍 3. 多模型覆盖与章节训练

支持 3B / 7B / 32B / 72B 各种规模模型，后续融合 WebWalker 和 WebDancer 能力，构成统一 WebAgent 系统。

🧪 4. 浏览推理能力 vs 专有系统

在 BrowseComp-en/zh 和 GAIA 等高复杂性 benchmark 上，WebSailor 最高达 12%（en）/30%（zh）成绩，并追平或超越 DeepSeek R1、Grok-3 等闭源系统，仅次于 OpenAI DeepResearch。

WebSailor 系列模型组件

• WebSailor‑3B：轻量级 Agent，适合桌面或嵌入式部署；

• WebSailor‑7B：中型综合能力优选；

• WebSailor‑32B & 72B：高性能 Agent，可应对复杂专一检索任务。

所有模型均开源采用 Apache 2.0 协议，用户可自由下载部署测试 。

使用与部署指南

1. 环境配置（以 WebDancer 为例）

conda create -n webdancer python=3.12 pip install -r requirements.txt

然后下载 WebSailor 模型权重，并执行 demo 启动脚本 。

2. 运行示例

• 支持 BrowseComp-en/zh 和日常使用任务；

• 输出包含 Thought→Action→Observation →Answer 循环日志，可视化调试。

3. 自定义训练

• 修改 SailorFog-QA 样本；

• 调整 DUPO 强化策略参数；

• 支持自有 benchmark 数据继续训练。

应用场景与价值

• 自动研究助手：当作学术 / 行业资料检索与综合工具，无需人工筛选；

• 复杂客服 & 智能推荐系统：能主动检索计划及回答长链任务；

• 信息监控系统：如金融、媒体自动监控；设备环境检测等；

• 增强 Agent 平台底层：可嵌入 Agent 框架，构成百度或自研技能支持模块。

与竞品对比解析

用户与社区反馈

• AIBase Daily 称赞其“理由与检索能力超群，32B/72B 模型超越 DeepSeek 排名第二，仅落后 DeepResearch”。

• DataNorth 评论指出其“不确定环境主动推理能力显著提升，AI Agent 开源竞赛新标杆”。

• Medium 专栏称：“WebSailor 是开源 Agent 接近 OpenAI 深度检索能力的里程碑”。

常见问题（FAQ）

问：WebSailor 是否要重新训练？
答：无需从零开始，可直接使用预训练模型，也可以使用 SailorFog‑QA 样本和 DUPO 算法做继续训练。

问：如何优化性能？
答：可通过混合模型部署（如以 7B 做主 Agent，72B 做关键断点）节省成本与提升效率。

问：是否支持部署至私有云？
答：支持，框架基于 Python，可容器化部署至任意支持环境。

问：如何扩展 Agent 功能？
答：可接入 WebWalker/WebDancer 工具子系统，加入表格查阅或多轮任务控件。

下一步趋势展望

• Agent 多模态能力：未来可能接入图像识别、多媒体处理工具；

• Dataset & Market：未来社区或将建立 SailorFog‑QA 样本共享仓库；

• Runtime 优化：分布式推理与低延迟支持是重要方向；

• 生态融合：可作为 MCP Server 技能发布，对接現有 Agent 平台；

• 学术监督优化：可用于合伦理过滤与辅助推理因素研究。

总结

WebSailor是助力 AI 工具使用者构建自主 WebAgent 的里程碑式组件。它突破以往 open‑source Agent 推理瓶颈，通过 SailorFog‑QA 和 DUPO 提供超人级检索能力。无论用于研究、客服、内容监控还是底层 Agent 功能增强，它都展现出极大的潜力。建议优先试用 WebSailor‑7B 版本，评估能力与资源匹配，在中大型项目中考虑 32B/72B 部署，并结合 WebDancer 和 WebWalker 构建完整 agent 能力链。