在复杂查询场景中，单一代理往往难以兼顾任务拆解、多源检索与长程推理的协同需求。分层代理编排通过将规划、执行与验证职能分离，构建可扩展的推理流水线，已成为深度研究代理的核心架构。Tongyi DeepResearch 30B-A3B 模型正是这一架构的典型实现，其不仅支持标准 ReAct 模式，更通过 Heavy 模式下的 IterResearch 范式，实现了多跳推理与上下文管理的工程化落地。本文将聚焦其分层代理编排机制，提供可操作的参数配置、监控阈值与稳定性控制策略，帮助开发者在实际部署中平衡性能与资源消耗。
Heavy 模式的核心是 IterResearch 范式，它将长程任务解构为多个 “研究轮次”，每轮仅保留上一轮的关键输出以重建精简工作空间。这种 “综合与重构” 的迭代过程，有效避免了上下文膨胀导致的认知瓶颈。具体实现中，每轮研究包含三个阶段：问题分析、关键发现整合与行动决策。系统会根据当前工作空间内容，决定是继续检索新信息还是输出最终答案。为控制资源消耗，需设置两个关键参数：最大研究轮次（max_research_rounds）与每轮 Token 预算（tokens_per_round）。官方推荐值分别为 5 轮与 8K tokens，若任务复杂度较高，可逐步提升至 8 轮与 12K tokens，但需同步监控 GPU 显存占用率，避免 OOM。同时，启用 “Leave-One-Out 优势估计” 可降低策略梯度方差，提升多跳路径选择的稳定性，该参数在 GRPO 强化学习框架中默认开启，无需额外配置。
工具链的动态规划能力是分层代理高效执行的基础。Tongyi DeepResearch 允许在每轮研究中动态调用检索、计算与文件解析工具，并根据中间结果调整后续动作序列。工程实践中，需配置三个核心阈值：动作深度上限（max_action_depth）、工具调用冷却时间（tool_cooldown_ms）与负样本过滤比例（neg_sample_filter_ratio）。动作深度建议设为 3–5 层，过深易导致路径发散；工具冷却时间默认 200ms，高并发场景可放宽至 500ms 以降低 API 限流风险；负样本过滤比例控制在 0.3–0.5 区间，可有效缓解 “格式崩溃” 问题。监控方面，应采集每轮的工具调用成功率、平均响应延迟与规划路径长度，若连续 3 轮路径长度超过阈值或成功率低于 85%，则触发自动回退至 ReAct 模式，确保服务可用性。此外，通过预置 “锚点实体” 与知识图谱关联，可加速多跳检索的图神经网络推理，提升跨源信息关联效率。
训练稳定性与资源回滚是生产环境必须考虑的兜底机制。Tongyi DeepResearch 采用端到端强化学习优化代理策略，但其非平稳环境易引发训练震荡。实践中，应监控策略熵（policy_entropy）与奖励曲线（reward_curve），若策略熵低于 0.5 或奖励连续 5 步无增长，则暂停训练并回滚至上一稳定 checkpoint。资源层面，建议为 Heavy 模式任务预留双倍 GPU 显存，并设置 Token 预算熔断机制：当单次任务消耗超过 128K tokens 时，强制终止并记录日志，避免资源耗尽影响其他服务。回滚策略可结合 “快照 - 重试” 机制：每完成一轮研究即保存中间状态，若后续轮次失败，则从最近快照重启，而非从头开始，减少重复计算开销。最后，定期使用合成数据引擎生成 “博士级” 研究问题进行压力测试，可提前暴露工具链瓶颈，确保系统在极端负载下仍能维持核心功能。
综上，分层代理编排并非简单的模块堆砌，而是通过参数化控制、动态阈值与稳定性策略，将多跳推理与工具链调用转化为可预测、可监控的工程过程。Tongyi DeepResearch 的实践表明，合理配置 Heavy 模式参数、严控工具链调用边界、并建立训练与资源双回滚机制，是实现复杂查询自动化处理的关键。开发者应根据实际业务场景，逐步调优上述参数，而非盲目追求最大性能，方能在推理深度与系统稳定性之间取得最佳平衡。