机器之心报谈
剪辑：杜伟、杨文
随便的七月已经落下了帷幕，淌若用一个词来描写国产大模子，「开源」无疑是当之无愧的高频词汇。
各大厂商你方唱罢我登场，昆仑万维、阿里、智谱、月之暗面、腾讯、阶跃星辰等繁密玩家们先后开源了数十款大模子。凭证 Hugging Face 发布的中国 AI 社区七月怒放效果，短短一个月开源模子总和达到了惊东谈主的 33 款。
参预到八月，国产大模子「上新」的势头涓滴不减，分量级效果发布的热度不绝升温。其中，上个月接连开源第二代奖励模子 Skywork-Reward-V2、多模态泄露模子 Skywork-R1V3 以及多模态调处预检修模子 Skywork UniPic 的昆仑万维，又官宣了一波技巧大放送！
从本周一初始，昆仑万维认真启动 Skywork AI 技巧发布周！一语气五天，每天王人有新模子亮相，从视频生成模子 SkyReels-A3、天下模子 Matrix-Game 2.0、生图一体化模子 Skywork UniPic 2.0 到深度规划 Agent 模子等，多模态 AI 的中枢赛谈险些全囊括了，干货满满。
张开剩余94%8 月 14 日，在技巧发布周的第四天，昆仑万维重磅发布了最新 Agent 效果，为其在智能体领域的探索与布局开启更多可能。不久之前，昆仑万维才带来了全球首款 Office 智能体 —— 天工超等智能体（Skywork Super Agents），登酌定个榜单，在文档、PPT、Excel、网页、播客等多任务执行中秀了把一站式生成智商。
这次，昆仑万维将天工超等智能体的中枢引擎 Skywork Deep Research Agent 升级到了 V2 版块。新版块不仅将深度调研体验推升至新高度，还在多模态信息检索与生成、浏览器智能体任务中支配稳重的 Agent 模块，促成性能、平定性与智能化水平的平衡跃升。
性能究竟有多强，先上跑分收货。开头在巨擘搜索评测榜单 BrowseComp 中，Skywork Deep Research 在旧例推理模式下正确率已达到 27.8%，超越了 GLM-4.5、StepFun Deep Research、Claude-4-Opus 等国表里大无数主流同类居品；而在启用自主研发的「并行念念考」模式后，准确率更是跃升至 38.7%，一举刷新行业 SOTA 记载，将 Grok-4 在内系数竞品甩在死后。
此外，在全球最具挑战性、遮蔽最广的智能体基准测试集 GAIA 中，Skywork Deep Research Agent 不异刷新 SOTA 收货，超越系数竞品，复杂任务中的硬核阐扬可想而知，也为其技巧含金量作念出有劲背书。
赶紧来天工超等智能体（Skywork Super Agents）体验！
全球官网：https://skywork.ai 国内官网：https://tiangong.cn这位 Agent 新模样在实操上能不成达到预期呢？一手实测给了咱们很大惊喜。
Agent 深度规划的全感知时期
始于多模态信息检索
昨年 12 月，谷歌推出了 Gemini Deep Research 功能，象征着全球首个 AI 规划助手的降生。该功能不错自动浏览网页、整合枢纽信息，并生成结构化的规划汇报。这意味着，传统规划员吭哧吭哧干几天的活儿，它仅需要几分钟就能完成。该功能如故发布就迅速引发业界柔软，OpenAI、xAI、Perplexity AI 等其他大模子厂商也紧随后来，纷纷推出自家的 Deep Research。
尽管这些 Deep Research 功能在索取和整理翰墨信息时有着较高的着力，但它们过于依赖纯文本的检索和分析，往往漠视图片、图表等视觉内容。而如今互联网上进步一半的枢纽信息王人以图文混排的神色呈现，比如财报中的弧线、科研论文里的实验图、酬酢媒体上的对比照、业务决策中的经由图等，淌若这些图片信息被漠视，规划汇报的完整性和准确性将大大贬低。
为解决这一痛点，昆仑万维推出了业界首个「多模态深度调研」Agent 。通过翻新性地整合多模态检索泄露和跨模态生成智商，它不仅或者识别并处理图片、图表等信息，还能将图片中的枢纽信息融入汇报中，并生成图注和概述性图表，为规划东谈主员提供愈加全面、准确的汇报。
比如，咱们输入教导词：请配合丰富的图表，谨防揭示 2025 年特斯拉在中国的销售情况，并分析销量变化的中枢原因。
领到任务后，它开头跳出一个表单让咱们勾选任务需求，包括写稿说话、写稿篇幅、分析维度、图表类型偏好、中枢原因分析角度等。如斯一来，咱们就或者凭证我方的具体需求，定制汇报的内容、深度和呈现方式。
说明完需求，它会生成一个待办清单，继而调用各式用具搜索浏览网页、整合信息，尤其是触及图片部分，它会自动调用 MCP 用具进行图片分析以及图表制作。
在浏览了 180 个网页、使用 54 个信源后，最终输出一份谨防的特斯拉中国销量分析汇报。
汇报中包含丰富的图表展示，比如特斯拉中国月度销量趋势折线图、主要城市销量柱状图、中国新动力汽车商场份额饼图等。更贫苦的是，它把图片中抒发的信息融入到汇报翰墨当中，提供更全面的翰墨解读。
为了防护瞎掰八谈，每个贫苦数据王人标注了来源，鼠标少许即可跳转。
它还会凭证翰墨内容，在合适的位置插入对应图片，并自动生成精辟图注。对于图表较多的汇报，它以至会有利拿出一节来对图表进行援救证明。
这番实测意味着谷歌 Gemini Deep Research 处分不了的图文盲区，被昆仑万维的 Agent 简略拿抓。让 AI 竟然具备专科规划东谈主员的感知与抒发智商，离不开多模态爬取、长距离多模态信息积聚、异步并行 Multi-Agent 多模态泄露架构和多模态扫尾呈现四大中枢技巧冲破：
开头，支配 MM-Crawler 用具进行结构化文本、二进制图片和元数据的并行爬取，通过「视觉噪声剪枝」技巧以毫秒级剔除低信息密度图片，平均减少 65% 的冗余图片流量。 其次，支配大范畴「翰墨 - 图片 - 推理链」合成数据检修，完毕长距离（几十步数万字）高下文感知与图片信息增益判断智商，将竟然需要深远推理的图片数目压缩至一半，有用节俭计较资源。 第三，支配异步并行 Multi-Agent 架构，将不同任务智能诊疗给不同的 Agent 并行执行，并结合「多轨执行 + 活水整合」的假想，普及包括文本和图片在内的多模态检索与泄露着力。 临了，在扫尾生成阶段，解救信息「转写 — 插图 — 重绘」三位一体的自动生成方式，既可将图片信息融入翰墨解读，也可插入原图并在和会多图、多模态信息后重绘概述性图表，输出信息完整、视觉友好的深度汇报。咫尺，该功能已在 skywork.ai 官网上线，东谈主东谈主王人可体验。
冲破传统浏览器 Agent 瓶颈
深远挖掘酬酢平台内容
接下来，咱们再望望 Skywork Deep Research Agent V2 的另一大功能模块 —— 多模态深度浏览器智能体（Skywork Browser Agent）。
在骨子应用中，传统浏览器智能体存在诸多瓶颈问题，比如执行着力差、告成率低，至极是在处理翰墨密集内容时阐扬迟缓；由于平台壁垒（如登录和考据问题）还可能导致任务中断；以及在复杂边际场景中稳妥智商较弱，频频出现卡顿、死轮回等失效情况。
昆仑万维这次推出的 Skywork Browser Agent 深沉化解了这些痛点。借助深度多模态内容泄露智商，不仅或者高效分析酬酢媒体上的文本信息，还能精确筛选与索取图片、视频以及批驳区的神志与不雅点，提供愈加全面的信息瞻念察。在网页浏览的全过程中，它王人能作念到头重脚轻紊、野心玉成，而这一切王人依托于自研模子不凡的推明智商。
此外还能自动进行线上社区内容的高效数据分析，将败兴的调研责任袭击为直不雅且易懂的可视化汇报。同期解救一键式网站部署，将抓取的枢纽图片与分析内容生成稳重网站，便捷展示和共享。针对部分酬酢平台登录墙的难点，配备了智能化收受机制；为每个执行门径设立了自稳妥超时扫尾，有用防护整套责任流羁系，从而大大普及浏览器智能体的执行着力。
举个例子。最近，笑剧民众陈佩斯带着自编自导自演的《戏台》记忆大荧幕，公映 4 天就斩获近 2 亿元票房。不外，对于这部打磨 13 年的影片，网友给出了南北极分化的评价。
咱们让 Skywork Browser Agent 基于用户反馈，生成一个对于电影《戏台》上映后网友评价的分析汇报网页。
此处的责任经由与前文所述相似：勾选补充信息、生成待办清单，然后调用 MCP 用具执行任务。比如傍边会弹出一个 Skywork 诬捏机来显现浏览器 agent 的操作轨迹：它不错自动翻开豆瓣电影首页，输入「戏台」进行搜索，参预电影邻接笃定页后积聚更完整的信息和用户批驳。
搜完信息，它就初始搭建网页，开采 HTML 页面框架，并按照各分析维度划安分容区块；假想 CSS 样式，确保页面好意思不雅易读；使用 JavaScript 完毕数据可视化和交互功能，同期下载并配置关联图片资源。淌若合计生成网页不合适预期，咱们还不错和浏览器 Agent 进行多轮交互，凭证现时生成好的网页进行二次剪辑，Skywork Browser Agent 刚劲的指示随从智商不错完竣解救这一操作。
不错看到，临了生成的网页不仅结构了了，假想精采，且内容涵盖了电影的基本信息、票房阐扬、豆瓣和猫眼的评分对比等枢纽数据。网页内的不雅众评分分散、神志倾向分析和热门话题图云等可视化图表，极大普及了信息的可读性和直不雅性。咱们还不错通过通俗的点击与交互，深远了解影片的各项数据和网友批驳，进一步剖析影片的正负面评价及争议点。
为测试平定性，咱们还进行了一个意旨的实验 —— 浏览周杰伦的 Instagram，并打造一款粉丝应援网站。扫尾显现，制作的网页不仅功能完整，还具备独到的视觉作风，效果出色。
如斯高效平定网页浏览智商的完毕，要归功于以下多项自研的枢纽技巧决策：
集成刚劲的多模态推理模子与优化的 DOM（文档对象模子）解析智商，为 Skywork Browser Agent 提供了颠倒性能的中枢救援。 主流平台动作适配与并行搜索 / 多动作野神思制，显贵普及执行着力。 内置智能筛选系统以自动过滤低质或涉隐图片和翰墨内容。 东谈主机交互场景下解救智能教导与收受，并且能通过加密与前端保护机制保险用户狡饰安全。Skywork Browser Agent，通过模拟东谈主类浏览与交互方式，纠正传统的数据采集与分析模式，精确高效地完成智能搜索、多模态信息分析与社区内容瞻念察，在长周期的 VLA（视觉 - 说话 - 动作）任务中展现巨大的后劲。
不外，这一功能尚处于内测和邀测阶段，瞻望将于下周向一齐用户怒放。
全栈式演进
构建从数据、算法到多智能体系统的智能基座
从一系列实测看下来，昆仑万维这次的 Agent 居品在自主性、交互性、任务完成度等方面已经今时不同畴昔，称得上是一个「稳重念念考、深度执行的智能责任伙伴」。 至极是在信息检索、整理、总结以及复杂任务的执行中阐扬出了惊东谈主的着力与准确性，背后依托的是 Skywork Deep Research Agent V2 引入的多项枢纽普及机制，包括高质料数据合成、端到端强化学习、高效并行推理以及多智能体演进系统。
行为 AI 三大中枢因素之一，在数据层面下功夫任何时候王人是必要的。为了增强 Agent 模子对复杂及深度信息搜索场景的泄露，昆仑万维自研了一套端到端深度信息问题合成经由，使系统生成高质料搜索查询数据集成为可能。
渊博少许是制定数据质料圭表。昆仑万维在初期假想阶段明确了高质料搜索问题以及谜底的五大中枢圭表，包括万般性、正确性、独一性、可考据性和挑战性，确保每一个生成的查询王人能遮蔽粗鄙的主题和难度档次，同期谜底也要准确、独一可靠并可考据。然后参预到数据准备阶段，通过多渠谈积聚互联网数据，构建初步的种子池，并支配自动化筛选系统评估、挑选出最具后劲的信息，为后续问题构造提供优质素材。
接下来处理复杂且具有挑战性的问题，一方面支配深度信息积聚技巧系统性地从多个信息源中索取萍踪，将具体信息抽象为高难度的搜索查询；另一方面遴选迭代式增强策略，将通俗搜索袭击为多步推理的复杂问题。过程中引入了档次化推理链和信息耻辱技巧，以进一步普及问题复杂度和模子推明智商。
一番经由跑下来，每个要道的数据质料和任务难度王人赢得严格扫尾，尤其是遮蔽五大圭表的高难度问题体系，为接下来大范畴、端到端的强化学习提供了数据基础。
想要普及 Agent 模子的学习着力和推明智商，需要克服传统 RLHF 奖励模子主不雅性强和易受攻击的难题，为此昆仑万维建议了非对称考据驱动的强化学习要领。具体到检修框架上，遴选了 GRPO 算法和动态课程学习机制，确保检修过程中数据守护在最好难度区间，幸免通俗和过难问题的阻挠；同期动态更新数据集并补入新的数据，使模子弥远处于有用「学习区」内。
为了进一步普及考据精度和奖励的有用性，昆仑万维翻新性地引入了基于萍踪的生成式密集奖励机制，并支配生成式奖励模子为 Agent 模子提供更细巧的反馈。若输出最终谜底则赐与满额奖励，若未能输出最终谜底则进一步分析问题构造阶段保存的萍踪以进行过程评估，并在判定现时输出中正确萍踪比例的基础上赋予模子一语气、高分歧度的部分奖励。奖励信号攀附系数这个词解题过程，普及学习着力和推明智商的目的得以完毕。
性能赢得保险的同期，着力也必须普及，这时昆仑万维自研的并行推理框架阐明了用武之地。此前谷歌 DeepMind 在其最新 Gemini 2.5 Deep Think 推理模子中通过生成多个 Agent 来并行处理任务，并摘得 IMO 2025 竞赛金牌，有劲考据了并行推理机制在普及复杂任务处理着力方面的有用性。而基于以下三项翻新，昆仑万维在显贵普及推理着力的同期大大节俭了计较资源。
一是并行念念考模式，在每一步生成多个候选推理旅途并从中筛选最优候选旅途以备后续使用，幸免因推理链断裂、前后逻辑冲突导致的卡壳等失效活动。同期通过多节点异步推理架构，有用裁减推理时分并普及计较资源使用着力；二是在多步推理野心中引入生成式评估决策，对多个候选推理旅途进行打分和筛选，结合锦标赛排序机制确定最优推理轨迹，并支配异步推理机制贬低这一过程所带来的计较包袱和时分支出；三是在并行推理过程中引入熵自稳妥剪枝技巧，动态调整旅途选拔，减少冗余计较，贬低资源支出。头重脚轻紊，保证系统靠近复杂动态任务依然平定高效。
并行念念考模式下，Skywork Deep Research 的正确率随念念考时分延迟不竭攀升，考据了其自研系统架构在推理深度与膨胀性上的巨大后劲。
在数据、算法、算力优化以外，Skywork Deep Research Agent v2 智商的跃升与多智能体演进系统的不竭进化息息关联。跟着 Agent 应用场景日益丰富，MCP（模子高下文契约）外接用具的作用越来越大，不外跟着此类用具数目和复杂度的增多，需要更高效的自动化料理用具。针对此，MCP 用具自动创建技巧应用而生，通过对用具界说的圭表化料理和及时同步，大幅减少东谈主为造作，普及系统反馈速率和用具链的纯真性。
在这一 MCP Manager Agent 的基础上，一个将模子智商与用具智商结合起来的协同多智能体框架变成，不仅能高效组织多个 Agent 归并，还通过动态创建 MCP 用具来强化任务粗豪智商和环境稳妥智商。下图合座架构中逐一显现出 了野心 Agent、深度调研 Agent、浏览器使用 Agent、数据分析 Agent 和 MCP Manager Agent。
这一套系统性的升级，无疑让 Skywork Deep Research Agent V2 具备了强通用性、强稳妥性和强自主性，从而构筑起 Agent 模子刚劲的智能基座，在实操中开释出更强的平定性、泛化性与创造性。
写在临了
2025 年已经过半，咱们显然感受到的少许是：追随 Scaling Laws 冉冉放缓的影响，国表里 AI 玩家们追求单一最强通用大模子的热度有所降温，就连 OpenAI 迄今最强的旗舰模子 GPT-5 王人被吐槽艰苦冲破性体验。相悖，效果开源与应用落地成为了业界普遍柔软的焦点。
不错说，AI 行业要点的袭击正在从头界说下一阶段的竞争步地。谁能在开源之上更快更好地打造领悟高卑劣的用具链与应用生态，同期率先将 AI 智商袭击为可范畴化部署的买卖坐蓐力，谁就更能在新一轮 AI 竞赛中霸占政策高地。
昆仑万维为期一周的模子发布，既是其 AI 技巧效果的聚首亮相，亦然其在多模态 AI 领域加快落地、引颈行业趋势的贫苦信号。
非论是赋能创作家进行高质料图片与视频生成、构建诬捏天下智能交互，如故 Agent 驱动的自动化任务执行、音乐创作灵感引发，昆仑万维从基座模子到多模态交互系统的全栈式布局又一次展当今大众眼前。这也彰显出这家 AI 公司将强践行其「All in AGI 与 AIGC」发展政策的决心与风格，通过打造全主义的居品矩阵，以期在全球 AI 竞争步地中解析并扩大自己开头上风。
其中，行为现时加快大模子落地的中枢路线，Agent 的贫苦性已经在业界达成共鸣。咱们不错期待，这次的深度规划 Agent 例必会在深度任务执行、多模态归并和跨场景应用中不绝拓宽昆仑万维大模子的落地范围，也有望为系数这个词 AI 行业带来更高效、更智能的解决决策。
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发布于：北京市