ReSum是什么
resum 是阿里通义推出的新型webagent 推理范式，隶属通义deepresearch家族，能解决 webagent 在长视界任务中面临的上下文长度限制问题，通过周期性地对交互历史进行摘要，将不断增长的对话内容压缩成紧凑的推理状态，实现无限探索，同时保持对先前发现的认知。resum 的核心是 resum-grpo 方案，融合 grpo 算法，使智能体能熟练掌握摘要条件推理。实验表明，resum 在多项任务中表现优异，相比传统的 react 方法平均绝对提升 4.5%。这种创新机制为 webagent 在复杂任务中的应用提供更广阔的可能性。
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ReSum的主要功能
- 突破上下文长度限制：通过周期性摘要机制，将长篇对话压缩成紧凑的推理状态，有效解决上下文长度限制问题。
- 实现无限探索：ReSum使WebAgent能进行无限探索，动态更新推理状态，确保每一步决策基于最新信息。
- 提升推理能力：ReSum融合ReSum-GRPO方案，通过生成、检索、规划和优化四个步骤，显著提升智能体的推理能力。
- 实验验证：实验表明ReSum相比传统ReAct方法平均绝对提升4.5%，在长篇对话和复杂任务中表现优异。
ReSum的技术原理
- 周期性上下文摘要：ReSum通过定期对交互历史进行摘要，将长篇对话压缩成紧凑的推理状态，突破上下文长度限制，同时保留关键信息支持后续推理。
- ReSum-GRPO算法：ReSum基于ReSum-GRPO方案，融合GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法，通过生成、检索、规划和优化四个步骤，优化智能体的决策过程，提升在复杂任务中的表现。
- 动态推理状态更新：ReSum能动态地更新推理状态，确保智能体在每一步都基于最新的信息进行推理，实现高效的多步推理。
- 强化学习框架：ReSum在强化学习的框架下进行训练，通过on-policy训练和定制的GRPO算法，确保学习信号始终与模型当前能力相关，提高训练的稳定性和效率。
ReSum的项目地址
- GitHub仓库：http://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch/tree/main/WebAgent/WebResummer
- arXiv技术论文：http://arxiv.org/pdf/2509.13313
ReSum的应用场景
- 学术研究：高效处理复杂的学术文献和多步推理任务，帮助研究人员快速定位关键信息，提升研究效率。
- 法律研究：系统地检索案例法、交叉引用法规，为法律专业人士提供精准的法律研究支持。
- 旅行规划：ReSum能生成复杂的旅行计划，如多日自驾游路线，包括特定景点和宠物友好酒店，为用户提供个性化的旅行建议。
- 医疗咨询：整合患者的病历和最新研究，为医生提供全面的医疗信息支持，辅助制定治疗方案。
- 金融分析：分析大量的金融数据和市场动态，为投资者提供深入的市场分析和投资建议。
