阿里通义开源的ReSum WebAgent推理范式

什么是ReSum

ReSum是由阿里巴巴通义团队开发的一种创新性的网络智能体推理框架，作为通义DeepResearch系列的重要组成部分。该技术主要针对WebAgent在处理长文本交互任务时面临的上下文窗口限制问题，提供了一种革命性的解决方案。通过周期性地对对话历史进行摘要和压缩，ReSum能够将不断增长的交互内容转化为高效的状态表示，从而实现持续推理能力的同时保持对之前信息的有效记忆。

作为其核心技术，ReSum采用了独特的ReSum-GRPO方案，该方案成功融合了先进的GRPO算法机制。这种创新性的结合使得智能体在摘要引导下的条件推理能力得到了显著提升。根据多项实验数据显示，在与传统ReAct方法对比中，ReSum的性能平均提升了4.5%，展现了其在复杂任务处理方面的优势。

ReSum的核心功能

• 有效处理长对话中的上下文限制问题：通过实施周期性摘要机制，将冗长的对话内容高效压缩为精炼的状态表达，从而突破传统模型在长文本交互中的处理瓶颈。
• 持续推理能力：创新性的无限探索机制使智能体能够在保持对历史信息记忆的基础上，不断推进任务处理流程，避免因上下文过载导致的性能下降。
• 高效状态管理：将动态增长的对话内容转化为紧凑的状态表示，同时确保关键信息不丢失，为后续推理提供可靠的基础支持。