通义发布的 DeepResearch Agent 六篇论文我都看完了，最喜欢的一篇是《WebWeaver》，它压缩上下文的方法非常有启发，所有需要 AI 长文写作的场景都可以参考。
一般让 AI
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通义发布的 DeepResearch Agent 六篇论文我都看完了，最喜欢的一篇是《WebWeaver》，它压缩上下文的方法非常有启发，所有需要 AI 长文写作的场景都可以参考。
一般让 AI 写长文都是把资料一股脑放到上下文里面，这会导致模型注意力错乱，因为参考的资料太多，上下文太长，模型不可避免会忽略一些重要信息或者被无关信息误导。
WebWeaver 的解法是分而治之，在写作大纲里面放入引用的资料 id，然后让模型一个个章节写，写每个章节的时候都只提供当前这个章节的资料，这样就避免了上下文太长的问题，保护了模型的注意力。
上面的写作过程也是 Agentic 的，不需要硬编码让模型按顺序写，而是直接把整个大纲提供给它，让它自己调用查询资料的工具一步步写出来。这里还有个压缩上下文的技巧是在写最新的章节的时候，把之前的章节的资料都隐藏，只保留写作结果，这样模型既有全局的信息，又能节省上下文。
大纲示例
```
1. Hoehn and Yahr Scale Classifications
```
资料查询工具示例
```
{"name": "retrieve", "arguments": {"url_id": ["id_2", "id_6", "id_9", "id_12", "id_13", "id_14", "id_15",
"id_17", "id_20", "id_21"], "goal": "Gather comprehensive information about Hoehn and Yahr scale
classifications and disease staging systems for Parkinson’s disease"}}
```
这种利用查询工具传递 id 的方式来压缩上下文，我在 DeepResearch 的阅读工具里面也用过，主要是用来减少模型生成 url 比较慢的问题，但用在写报告的阶段我确实没想到，对我很有启发。
但这种 Agentic 的方式相比用 Workflow 的方式效果好多少，我是存疑的，因为你让模型自己调用FunctionCall 可能会有幻觉，用代码的方式手动解析大纲然后用 Workflow 的方式可能更可靠。后续我也会做实验对比看看。
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