在深度研究代理（Deep Research Agent）的技术架构中，动态规划模块承担着核心的路径决策与状态管理职能。Tongyi DeepResearch 通过系统化的动态规划算法，实现了复杂多跳研究任务的自主路径生成与实时状态维护。本文将深入剖析其动态规划机制的核心实现细节。
动态规划建模：从问题拆解到路径优化
DeepResearch 将研究任务建模为多阶段决策过程，采用动态规划思想解决路径优化问题。其核心在于将模糊的用户指令（如"撰写联邦学习医疗应用综述"）分解为可执行的子任务序列：
- 状态空间定义：每个研究步骤对应一个状态节点，包括当前信息获取程度、工具调用历史、已验证结论等维度
- 状态转移函数：基于实时观察结果（搜索反馈、网页内容、工具输出）动态调整后续路径
- 价值函数评估：使用定制化奖励模型评估各步骤的有效性，形成闭环反馈机制
在实际实现中，系统构建了双层状态编码：底层处理网页内容、用户上传文件等异构数据；高层维护任务级抽象状态，确保跨模态信息的统一处理。
IterResearch 范式：避免认知窒息的动态重构
传统的深度搜索代理面临"认知窒息"问题——随着上下文信息不断累积，模型推理质量显著下降。DeepResearch 引入 IterResearch 范式，通过动态工作区重构解决这一挑战：
每轮研究循环的精简策略：
- 仅保留前一轮最关键的输出结论（通常压缩至原内容的 20-30%）
- 丢弃冗余的中间推理步骤和重复信息
- 维护核心证据链的完整性
这种"合成与重构"的迭代过程使代理能够在长任务中保持清晰的"认知焦点"。实验表明，相比传统的全上下文累积方法，IterResearch 将复杂任务的完成准确率提升了 42%。
强化学习驱动的路径优化
在训练阶段，DeepResearch 采用定制化的 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 算法：
算法核心特性：
- Token 级策略梯度：在 token 粒度进行策略优化，实现细粒度控制
- Leave-one-out 优势估计：降低优势估计的方差，提升训练稳定性
- 负样本选择性过滤：排除因长度限制未生成最终答案的轨迹，防止格式崩溃
训练环境配置：
simulated_env_config = {
"offline_wikipedia_db": "path/to/database",
"max_tool_calls_per_step": 3,
"retry_failed_calls": True,
"redundant_providers": ["primary_search", "backup_search"]
}
状态管理的工程化参数
在实际部署中，动态规划模块提供以下可调参数：
路径生成参数
max_research_rounds: 最大研究轮数（默认：8）information_saturation_threshold: 信息饱和阈值（0.7-0.9）branching_factor: 每轮探索分支数（2-4）
状态压缩参数
context_compression_ratio: 上下文压缩比例（0.2-0.3）essential_output_selection: 关键输出选择策略（top-k 或基于重要性评分）memory_retention_policy: 长期记忆保留策略（基于时效性或相关性）
超时与回退机制
step_timeout_ms: 单步执行超时（30000ms）max_retry_attempts: 失败重试次数（3）fallback_to_simpler_strategy: 降级策略启用阈值
实际应用案例
高德 Mate 导航规划
在高德地图的 AI copilot "小高"中，动态规划模块处理复杂旅行规划命令：
用户指令："规划一个3天的自驾游，包含西湖、黄山景点和宠物友好酒店"
动态规划路径：
1. 检索西湖周边景点与宠物政策 → 状态：获取基础信息
2. 搜索黄山住宿选项 → 状态：验证酒店可用性
3. 计算自驾路线时间 → 状态：优化行程安排
4. 整合多源信息生成详细行程 → 状态：任务完成
法睿法律研究代理
在法律研究场景中，系统通过多跳检索构建完整的法律论证链：
研究路径状态迁移：
初始状态：查询"数据跨境传输合规要求"
→ 状态1：检索相关法律法规条文
→ 状态2：交叉引用典型案例
→ 状态3：合成分析结论
→ 终态：生成带准确引用的专业报告
性能监控与优化方向
关键监控指标
- 路径决策准确率：衡量动态规划路径选择的正确性
- 状态压缩效率：评估工作区重构的信息保留效果
- 多跳推理深度：统计平均研究轮数与信息增益
- 耗时分布：分析各阶段的时间占比
当前限制与优化方向
已知限制：
- 128K 上下文长度对超长程任务仍显不足
- 离线训练环境与真实 Web 存在分布差异
- 复杂路径的探索空间指数级增长
优化策略：
- 采用分层状态表示，压缩状态空间维度
- 引入蒙特卡洛树搜索优化路径探索
- 开发部分 rollout 技术提升 RL 效率
- 增强离线环境的真实性模拟
结论
DeepResearch 的动态规划模块通过系统化的状态管理和路径优化算法，实现了复杂研究任务的自主执行。其核心创新在于将传统的动态规划理论与现代强化学习技术相结合，在多跳推理和信息状态管理方面取得了显著进展。随着上下文窗口扩展技术和训练方法的持续改进，这一模块有望在更复杂的现实场景中发挥更大价值。
工程实践表明，合理的参数配置和监控机制是确保动态规划模块稳定运行的关键。建议在实际部署中根据具体任务特性调整状态压缩比例和探索参数，在信息完整性和计算效率之间找到最佳平衡点。