300亿参数的黑马：阿里巴巴开源AI代理如何挑战OpenAI的深度研究旗舰？
阿里巴巴宣布，其深度研究代理仅用300亿参数，却展现出“难以置信的高效”，在多步网页检索任务中表现突出。 这场以参数规模为旗帜的对决，正在把“开源是否等于更强大”这一问题推向前沿。 在实际应用层面，Amap（高德地图）用户现在可以利用该代理的网页检索能力，来规划包含多日的旅行行程。
全球行业对比：从OpenAI到Google DeepMind，深度研究代理的演进
深度研究代理是一类需要多步网络检索的AI工具，专门完成复杂任务。 首例为OpenAI 的 Deep Research，于今年二月推出并集成到 ChatGPT 中，成为行业参照。 随后，Google DeepMind 等美国科技巨头也推出类似工具，形成对阿里的直接竞争。 阿里方面强调：尽管参数量明显更少，但其代理的高效性被视为核心竞争力，可能带来成本与速度方面的优势。
应用与证据：旅行规划与法条检索的现实场景
在实际应用场景中，Amap 用户可利用深度研究代理的网页检索能力，辅助规划多日旅行行程。 Tongyi FaRui 已更新，整合了该代理的研究功能，增强了对判例法的检索并附带经验证的引文。 这些进展显示，深度研究代理不仅在信息检索方面具备高效性，也能在法律、旅行等具体任务中落地应用。
意义与前瞻：开源是否会改变AI生态？
如果300亿参数就能实现接近甚至超越以往大模型的检索能力，这对成本、可用性和创新速度意味着深远影响。 阿里巴巴的开源策略与跨行业落地案例，可能推动更多企业参与到AI代理的开发与应用之中。 未来的AI竞争或将从“谁拥有更多参数”转向“谁提供更高效、可验证且可落地的检索能力”。
