OpenResearcher：深度研究智能体完整开源方案

OpenResearcher，这是一个旨在合成高质量、长跨度深度研究轨迹的开源框架。针对现有方法依赖高昂且不可重复的在线搜索 API 的问题，研究者构建了一个包含 1500万个文档的离线语料库，并模拟了真实的浏览器操作。该系统通过搜索 (search)、打开 (open) 和 查找 (find) 三种基础指令，让 AI 导师模型生成了超过 9.7 万条研究路径。实验表明，经过这些轨迹微调后的 30B 参数学生模型，在多项深度搜索基准测试中性能显著超过了 GPT-4 等商业模型。此外，该研究还深入分析了数据过滤策略、检索成功率与最终答案准确性之间的关系。总之，OpenResearcher 为训练具备复杂逻辑和自主信息获取能力的深度研究智能体提供了一套完整的开源方案。