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WebAgent續(xù)作《WebShaper:AgenticallyDataSynthesizingviaInformation-SeekingFormalization》中，作者們首次提出了對information-seeking（IS）任務(wù)的形式化建模并基于該建模設(shè)計了IS任務(wù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)合成方法，并用全開源模型方案取得了GAIA評測最高60.1分的SOTA表現(xiàn)

WebShaper補足了做GAIA、Browsecomp上缺少高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問題，通義實驗室開源了高質(zhì)量QA數(shù)據(jù)！

WebShaper體現(xiàn)了通義實驗室對IS任務(wù)的認知從前期的啟發(fā)式理解到形式化定義的深化。

GitHub鏈接：https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgenthuggingface鏈接：https://huggingface.co/datasets/Alibaba-NLP/WebShapermodelscope鏈接：https://modelscope.cn/datasets/iic/WebShaper

圖表1：WebShaper在GAIA上取得開源方案SOTA。

WebShaper——合成數(shù)據(jù)范式的轉(zhuǎn)變

在大模型時代，「信息檢索（InformationSeeking，IS）」早已不是簡單的「搜索+回答」那么簡單，而是AI智能體（Agent）能力的重要基石。無論是OpenAI的DeepResearch、Google的Gemini，還是國內(nèi)的Doubao、Kimi，它們都把「能不能上網(wǎng)找信息」當(dāng)作核心競爭力。

系統(tǒng)性地構(gòu)造高質(zhì)量的信息檢索訓(xùn)練數(shù)據(jù)成為激發(fā)智能體信息檢索能力的關(guān)鍵，同時也是瓶頸。當(dāng)前主流方法依賴「信息驅(qū)動」的合成范式——先通過網(wǎng)絡(luò)檢索構(gòu)建知識圖譜，再由大模型生成問答對（如WebDancer、WebWalker等方案）。這種模式存在兩大缺陷：知識結(jié)構(gòu)與推理邏輯的不一致性，以及預(yù)檢索內(nèi)容的局限導(dǎo)致的任務(wù)類型、激發(fā)能力和知識覆蓋有限。

圖表2：WebShaper從「信息驅(qū)動」到「形式化驅(qū)動」的范式轉(zhuǎn)變。

WebShaper系統(tǒng)開創(chuàng)性提出「形式化驅(qū)動」新范式，通過數(shù)學(xué)建模IS任務(wù)，并基于該形式化，檢索信息，合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。形式化驅(qū)動的優(yōu)點包括：

1.全域任務(wù)覆蓋：基于形式化框架的系統(tǒng)探索，突破預(yù)檢索數(shù)據(jù)邊界，實現(xiàn)覆蓋更廣任務(wù)、能力、知識的數(shù)據(jù)生成。

2.精準(zhǔn)結(jié)構(gòu)控制：通過形式化建模，可精確調(diào)控推理復(fù)雜度與邏輯結(jié)構(gòu)。

3.結(jié)構(gòu)語義對齊：任務(wù)形式化使信息結(jié)構(gòu)和推理結(jié)構(gòu)一致，減少數(shù)據(jù)合成中產(chǎn)生的錯誤。

InformationSeeking形式化建模

圖表3：形式化建模

WebShaper首先提出基于集合論的IS任務(wù)形式化模型。

該模型包含核心概念「知識投影（KnowledgeProjection）」，他是一個包含實體的集合：

每個IS任務(wù)都由KP的R-并集（R-Union）、交集（Intersection）、遞歸操作構(gòu)成，能夠精準(zhǔn)控制推理路徑和任務(wù)復(fù)雜度；每個IS任務(wù)旨在確定一個復(fù)雜的由KP組合而成的目標(biāo)集合T中包含的實體。

該形式化建模讓W(xué)ebShaper不再依賴自然語言理解的歧義，而是可控、可解釋、可擴展的數(shù)據(jù)合成方案。

智能體式擴展合成：讓Agent自己「寫題」

為了與形式化建模保持一致，WebShaper整個流程開始于預(yù)先構(gòu)建且形式化的基礎(chǔ)種子任務(wù)，然后在形式化的驅(qū)動下，將種子問題多步擴展為最終的合成數(shù)據(jù)。此過程采用專用的代理擴展器(Expander)模塊，旨在通過關(guān)鍵過程(KP)表征來解釋任務(wù)需求。在每個擴展階段，系統(tǒng)都會實現(xiàn)逐層擴展機制，以最小化冗余，同時通過控制復(fù)雜度進程來防止推理捷徑。

種子任務(wù)構(gòu)建

為了構(gòu)建種子任務(wù)，作者下載了全部WikiPedia，并在詞條中隨機游走檢索信息，合成基礎(chǔ)的種子IS任務(wù)。

KP表示

IS任務(wù)形式化模型是復(fù)雜度的，其中包含大量的交、R-并和遞歸操作。為了在Expander中表示和使用該模型，作者提出了一種KP表示。其中通過引入「變量」和「常量」，以及R-并的可交換性質(zhì)，表示了IS形式化模型。

如，將如下的問題：

「Whichplayerofateaminthe2004-05season,whowasbornin90s?Thisteamisfoundedin1966andisanEastGermanfootballteam.」

表示為：

圖表4：形式化表示。

逐層擴展結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)擴展的策略是數(shù)據(jù)合成的關(guān)鍵。之前的方法在我們的形式化模型中將得到下圖中的RandomStructure和SequentialStructure：

圖表5：擴展策略對比。

這樣的結(jié)構(gòu)存在兩個問題：

冗余性：如上圖中的RandomStructure所示，存在一些已知常量與其他已知常量相聯(lián)系。在這種情況下，諸如「柏林迪納摩是一家位于柏林的足球俱樂部」這樣的句子會存在于問題中。然而，這并沒有增加任務(wù)解決的推理鏈。推理捷徑：如上圖中的SequentialStructure所示，存在一個將常量直接連接到目標(biāo)的推理鏈條。如果發(fā)生這種情況，模型可能會通過僅推理較近的常量而忽略較深的序列來猜測答案。

為此，作者提出如上圖所示的逐層結(jié)構(gòu)，每次擴展都選擇葉結(jié)點常量進行擴展，有效地解決了上述的兩個問題。

擴展智能體

具體擴展是由Expander智能體負責(zé)執(zhí)行，他接受當(dāng)前問題的形式化表示：

根據(jù)圖結(jié)構(gòu)層次遍歷找到可擴展常量節(jié)點；調(diào)用搜索、網(wǎng)頁摘要、驗證等工具；自動生成形式化任務(wù)、并進行答案驗證和復(fù)雜度過濾。

這一步，使得我們不僅能構(gòu)建覆蓋度廣的任務(wù)，更能確保任務(wù)正確性和推理鏈條的嚴謹性，大幅減少錯誤傳播。

Agent訓(xùn)練

基于形式化生成的高質(zhì)量任務(wù)和完整的行為軌跡，作者使用監(jiān)督微調(diào)（SFT）+GRPO強化學(xué)習(xí)策略來訓(xùn)練Agent。WebShaper最終得到5k的訓(xùn)練軌跡。

訓(xùn)練后，模型在GAIA基準(zhǔn)任務(wù)中獲得：

60.1分，超越所有開源方案閉源模型GPT4.1只有40.7分、ClaudeSonnet458.2分、O4mini66.99

我們在全使用開源模型方案下拉近了用最強閉源模型o4mini的差距，大幅領(lǐng)先第二名的開源方案。

圖表6：與最新基線方法的對比。

進一步分析

論文中，作者還進一步分析了數(shù)據(jù)和訓(xùn)練模型，發(fā)現(xiàn)：

1.WebShaper數(shù)據(jù)領(lǐng)域覆蓋充分。

2.在WebShaper數(shù)據(jù)上，通過RL訓(xùn)練能大幅激發(fā)模型的IS能力。

3.消融實驗驗證了形式化建模和逐層擴展策略的有效性。

4.求解WebShaper任務(wù)，相比于基線數(shù)據(jù)要求更多的智能體action。

為什么這件事重要？

任務(wù)形式化=WebShaper是基于形式化任務(wù)合成數(shù)據(jù)的開端。該思想可以擴展于相比IS更為復(fù)雜的任務(wù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量=Agent能力上限。好的智能體，先要有好的訓(xùn)練任務(wù)。Agentic數(shù)據(jù)合成=智能體數(shù)據(jù)構(gòu)建需要結(jié)合推理和信息檢索，使用agent合成數(shù)據(jù)可以大幅減少中間過程開銷和誤差傳遞開源共享=社區(qū)生態(tài)繁榮。我們相信，用最開放的方式推動最前沿的研究，是AI發(fā)展的正路。

用開源數(shù)據(jù)+模型做到GAIA60分，你也可以。

現(xiàn)在就來試試：https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent

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