What is Alibaba’s Deep Research Agent and how does it work?

It’s an agent built on Qwen models that plans, searches, reads, and synthesizes evidence-backed reports with citations. It runs a loop—plan, browse, extract, verify, and write—so you get repeatable, auditable research outputs.

Should I use Model Studio or self-host Deep Research?

Use Model Studio for fast start and managed scaling; choose self-hosting for tight data control and custom toolchains. Many teams begin managed, then migrate parts on-prem as needs evolve.

How do I ensure high-quality, non-hallucinated results?

Enforce citation density, run a verification pass to flag uncited claims, and restrict domains to trusted sources. Keep temperature low and cache source pages for traceability.

How do I integrate the agent into daily workflows?

Trigger research from tickets or chat, schedule nightly digests, and post outputs to Slack/Teams or your wiki. Save structured JSON/Markdown with links so teams can reuse findings.

What settings affect cost and speed the most?

Max steps, page count, and synthesis tokens dominate cost and latency. Use a triage model for page summaries, cache results, and cap the per-domain source count.

วิธีการติดตั้งใช้งาน Alibaba Deep Research Agent ในขั้นตอนการทำงานของคุณ

การติดตั้งใช้งาน Alibaba Deep Research Agent (หรือที่รู้จักกันในชื่อ Qwen-Deep-Research) สามารถเปลี่ยนชั่วโมงของการค้นหาด้วยตนเอง การอ้างอิงโยง และการสังเคราะห์ ให้เป็นขั้นตอนการทำงานที่เชื่อถือได้และทำซ้ำได้ หากทีมของคุณใช้เวลาในการตอบคำถามวิจัยหลายขั้นตอน เช่น การสำรวจตลาด การวิเคราะห์คู่แข่ง การทบทวนวรรณกรรม การเจาะลึกทางเทคนิค คู่มือนี้จะแสดงวิธีการตั้งค่าเอเจนต์ เชื่อมต่อเข้ากับสแต็กของคุณ และทำให้เอเจนต์ทำงานได้อย่างรวดเร็ว ตรวจสอบได้ และปลอดภัย

รูปแบบการเขียน: เน้นการปฏิบัติและตรงไปตรงมา โครงสร้าง: ส่วนที่นำด้วยคำถาม พร้อมรายการตรวจสอบทีละขั้นตอน โค้ดสนิป และแผนปฏิบัติการขั้นสุดท้าย

อนึ่ง ความสามารถในการวิจัยเชิงลึกของ Alibaba มาจากกลุ่มโมเดล Qwen ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนและ Agent Loop คุณสามารถใช้เวอร์ชันที่มีการจัดการผ่าน Model Studio ของ Alibaba Cloud หรือเรียกใช้ในเครื่อง/โฮสต์เองผ่านโครงการโอเพนซอร์ส ดูเอกสารอย่างเป็นทางการสำหรับ Qwen-Deep-Research และที่เก็บโอเพนซอร์สสำหรับตัวเลือกการติดตั้งใช้งานในเครื่อง

Alibaba Deep Research Agent คืออะไร

Deep Research Agent คือระบบวิจัย AI ที่สร้างขึ้นจากโมเดล Qwen เพื่อแยกย่อยคำถามที่ซับซ้อน เรียกดูเนื้อหาเว็บ แยกข้อเท็จจริง และเรียบเรียงบทสรุปที่อ้างอิงแหล่งที่มาได้โดยอัตโนมัติ

ระบบนี้ใช้ Agent Loop: วางแผน → ค้นหา → อ่าน → วิเคราะห์ → สังเคราะห์ → อ้างอิง

ผลลัพธ์ทั่วไป: รายงานที่มีโครงสร้าง ตารางหลักฐาน บรีฟที่อุดมไปด้วยลิงก์ และคำถามติดตามผลสำหรับช่องว่างหรือความไม่แน่นอน

สำหรับภาพรวมโดยย่อเกี่ยวกับความสามารถของเอเจนต์ใน Model Studio ของ Alibaba Cloud โปรดดูเอกสาร Qwen-Deep-Research

ตัวเลือกการติดตั้งใช้งาน: Cloud เทียบกับ Self-Hosted

เลือกตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ เวลาแฝง และความชอบในการดำเนินงาน

มีการจัดการ (Alibaba Cloud Model Studio)

เหมาะที่สุดสำหรับ: การเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว การปรับขนาดตามความต้องการ และการลดการดำเนินงานให้เหลือน้อยที่สุด

ข้อดี: โครงสร้างพื้นฐานที่มีการจัดการอย่างเต็มที่ โมเดลที่อัปเดต คอนโซลแบบรวม API

ข้อเสีย: ที่อยู่ข้อมูลและการส่งออกเครือข่ายขึ้นอยู่กับภูมิภาคของ Cloud

อ้างอิง: หน้า Model Studio อย่างเป็นทางการสำหรับ Qwen-Deep-Research

Self-Hosted (โอเพนซอร์ส)

เหมาะที่สุดสำหรับ: การควบคุมสูงสุด การติดตั้งใช้งานในองค์กร Toolchain ที่กำหนดเอง

ข้อดี: ความเป็นส่วนตัวในเครื่อง การดึงข้อมูลที่ปรับแต่งได้ ไปป์ไลน์ที่ปรับแต่งได้

ข้อเสีย: คุณต้องจัดการเวลาทำงาน ข้อจำกัดอัตราการ Crawl การปรับขนาด และการตรวจสอบ

การใช้งานอ้างอิง: ที่เก็บ Alibaba-NLP DeepResearch

Hybrid

ใช้การอนุมานที่มีการจัดการกับการดึงข้อมูล/ดัชนีในเครื่อง หรือเรียกใช้เอเจนต์ในเครื่องขณะใช้บริการ Cloud สำหรับการค้นหาและการจัดเก็บข้อมูล

ส่วนประกอบหลักที่คุณจะต้องมี

LLM: Qwen หรือ Endpoint Qwen-Deep-Research ที่เข้ากันได้ โมเดล Qwen3 ปรับปรุงเสถียรภาพแบบหลายขั้นตอนและ Agent Loop ซึ่งมีประโยชน์สำหรับงานวิจัย

เครื่องมือเว็บ: API การค้นหา, การดึงข้อมูลเบราว์เซอร์/ความสามารถในการอ่าน, การจำกัดอัตรา, การแคช

การดึงข้อมูล: Vector Store ขนาดเล็ก หรือแคชบนดิสก์สำหรับแหล่งที่มาที่เข้าชม

Orchestrator: Agent Loop (Planner, Tool-Caller, Memory, Verifier)

Observability: บันทึก, Trace, การใช้ Token, สแนปชอตผลลัพธ์ และการอ้างอิง

เคล็ดลับ: หากคุณกำลังสร้าง Multi-Agent หรือ Graph Workflow ในระบบนิเวศ Java หรือ Spring เฟรมเวิร์ก Agentic ของ Alibaba สามารถเร่งการออกแบบ Orchestration ได้

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว: การติดตั้งใช้งานที่มีการจัดการ (Model Studio)

ด้านล่างนี้คือลำดับทั่วไปในการเพิ่ม Deep Research ใน Workflow โดยมีการดำเนินงานน้อยที่สุด

จัดเตรียม Model

สร้างหรือเลือก Workspace Model Studio

เปิดใช้งาน Qwen-Deep-Research และจด Endpoint + ข้อมูลรับรอง API

กำหนดค่าการตั้งค่าวิจัย

จำนวนขั้นตอนสูงสุด ความลึกในการค้นหา รายการที่อนุญาต/ไม่อนุญาต Domain

รูปแบบผลลัพธ์: สรุป, บรีฟแบบ Bullet, รายงานฉบับเต็มพร้อมการอ้างอิง

ความปลอดภัย: ตัวกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม การจัดการ PII

เรียก API

ระบุคำถามวิจัย ข้อจำกัด (ช่วงเวลา ภูมิภาค) และรูปแบบที่ต้องการ

เพิ่ม Callback URL หรือ Poll เพื่อตรวจสอบสถานะงาน หาก API เป็นแบบ Asynchronous

ตั้งค่า Key สำหรับ Endpoint LLM และผู้ให้บริการค้นหาที่คุณเลือก

เรียกใช้ในเครื่อง

เริ่มบริการ Agent ใน Docker หรือโดยตรงด้วย Python

ยืนยันว่าสามารถค้นหา ดึงข้อมูลหน้าเว็บ และเขียนรายงานได้

ปรับแต่ง Agent Loop

การวางแผน: ปรับวิธีที่ Agent แยกย่อยงาน

เครื่องมือ: สลับเบราว์เซอร์, RAG Store หรือ Summarizer ของคุณ

การตรวจสอบ: เพิ่มการตรวจสอบข้อเท็จจริง การตรวจสอบความถูกต้องของการอ้างอิง และการ Deduplicate

การทำให้ Production แข็งแกร่งขึ้น

เพิ่ม Observability: บันทึกที่มีโครงสร้าง, Metrics และ Trace

ใช้การจำกัดอัตราและการ Backoff สำหรับการค้นหา/Crawl

แคชหน้าที่เข้าชมและบันทึกย่อระหว่างกาลเพื่อความสามารถในการทำซ้ำ

รูปแบบ Workflow ที่ใช้งานได้

ใช้รูปแบบเหล่านี้เพื่อรวม Agent โดยไม่กระทบต่อกระบวนการที่มีอยู่

Research Brief ไปยัง Issue Tracker

Trigger: PM เปิด Ticket “Research: {topic}”

Action: Agent ทำงาน โพสต์บรีฟ Markdown พร้อมการอ้างอิง

Review: ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ลงนามหรือขอให้ Agent ขยายส่วนต่างๆ

Competitive Intel Digest

Agent ที่กำหนดตารางเวลาไว้จะสแกนหาการอัปเดตเกี่ยวกับคู่แข่งเป้าหมายทุกคืน

ตัวกรองสำหรับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ การระดมทุน การจ้างงาน และรีวิวจากลูกค้า

ส่งออก Dashboard พร้อมลิงก์และคะแนนความน่าเชื่อถือ

Literature Review สำหรับวิศวกร/นักวิทยาศาสตร์

Agent Query แหล่งข้อมูลทางวิชาการ แยกข้อค้นพบที่สำคัญ

สร้างตารางหลักฐานพร้อมบทคัดย่อ วิธีการ และข้อจำกัด

ไฮไลต์ผลลัพธ์ที่ขัดแย้งกันเพื่อให้มนุษย์ตัดสิน

Sales Enablement One-Pagers

นำเข้าหลักทรัพย์และกรณีศึกษาที่เป็นสาธารณะ

Agent รวบรวม One-Pager ตามบทบาท พร้อมประเด็นสนทนาและหลักฐาน

Guardrails: คุณภาพ ความเร็ว และความปลอดภัย

การควบคุมขอบเขต: จำกัดช่วงเวลา โดเมน และจำนวนขั้นตอนสูงสุด เพื่อลดการ Drift

การบังคับใช้การอ้างอิง: กำหนดให้มีการอ้างอิงต่อเกณฑ์การอ้างสิทธิ์ (เช่น ทุกๆ 2–3 การอ้างสิทธิ์) และตรวจสอบลิงก์

Anti-Hallucination: เพิ่มการตรวจสอบเพื่อ Flag ข้อความที่ไม่มีแหล่งที่มาเพื่อให้มนุษย์ตรวจสอบ

Cost/Latency Caps: ตั้งค่าขีดจำกัด Token และงบประมาณขั้นตอนต่อการ Run; แคชผลลัพธ์การ Fetch

Compliance: เคารพ robots.txt ใช้ Geo และนโยบายการเก็บรักษาข้อมูล และ Redact PII ตามความจำเป็น

ความคิดเห็นในอุตสาหกรรมเกี่ยวกับระบบวิจัยเชิงลึกเน้นย้ำถึงความสำคัญของการวางแผนที่แข็งแกร่ง การติดตามหลักฐาน และความน่าเชื่อถือของ Loop—ดูการสำรวจและการวิเคราะห์ทางเทคนิคล่าสุดสำหรับรูปแบบและข้อผิดพลาด

ตัวเลือกและการตั้งค่าโมเดล

Base เทียบกับ Reasoning: เลือกโมเดล Qwen ที่ปรับแต่งสำหรับการให้เหตุผลและการใช้เครื่องมือสำหรับงานวิจัย การทำซ้ำล่าสุดของ Qwen มุ่งเน้นไปที่ความเสถียรใน Multi-Step Loop

Temperature: ให้อยู่ในระดับต่ำ (0.1–0.4) เพื่อลดความแปรปรวนในการเขียนเชิงข้อเท็จจริง

จำนวนขั้นตอนสูงสุด: เริ่มต้นด้วย 10–20; เพิ่มหากงานกว้างหรือคลุมเครือ

การดึงข้อมูล: ฝังและแคชโดเมนที่อ้างอิงบ่อยๆ เพื่อลดเวลาแฝง

การสรุป: ใช้โมเดลที่เล็กกว่าสำหรับการ Triage หน้าเว็บ; สำรองโมเดลหลักสำหรับการสังเคราะห์

สำหรับร้านค้า Java ที่สร้าง Graph-Style Multi-Agent Workflow เฟรมเวิร์ก Spring AI Alibaba ของ Alibaba สามารถช่วยคุณสร้างโมเดล Graph Planner→Worker→Verifier และรวมเข้ากับ Toolchain ของคุณได้

CI/CD สำหรับ Research Pipeline

ปฏิบัติต่อ Agent เหมือนกับบริการ:

Version Prompt และ Config ด้วย Git

Snapshot ผลลัพธ์ แหล่งที่มา และ Hash เพื่อความสามารถในการทำซ้ำ

เขียน Unit Test สำหรับ Planner (เช่น “ควรสร้างคำถามย่อยอย่างน้อย N ข้อ”)

Canary Configuration ใหม่ในชุดงานย่อยขนาดเล็ก

Monitor: อัตราการ Completion, จำนวนขั้นตอนเฉลี่ย, ความหนาแน่นของการอ้างอิง, แหล่งที่มาที่ไม่ซ้ำกันต่อรายงาน และอัตราการยอมรับของมนุษย์

ข้อผิดพลาดทั่วไป (และการแก้ไข)

Prompt ที่กว้างเกินไป → เพิ่มข้อจำกัด (ช่วงเวลา, Geo, อุตสาหกรรม, รายการ Entity ที่ต้องครอบคลุม)

แหล่งที่มาซ้ำซ้อน → Deduplicate ตาม Domain และ Content Hash; จำกัดการอ้างอิงต่อ Domain

การ Run ช้า → กระชับจำนวนขั้นตอนสูงสุด, แคชการ Fetch, ใช้โมเดล Triage สำหรับบทสรุป

การอ้างอิงอ่อนแอ → บังคับใช้ความหนาแน่นของการอ้างอิงขั้นต่ำ และกำหนดให้มี Quote/Snippet

Drift สู่ความคิดเห็น → กำหนดให้มีข้อความที่สนับสนุนด้วยหลักฐานและการ Tag ความน่าเชื่อถือ

สิ่งที่ควรทราบ: ใช้ Sider.AI เพื่อทำให้ Agent สามารถนำไปใช้งานได้จริง

หากทีมของคุณต้องการ AI Workspace เพื่อกำหนด Prompt ให้เป็นมาตรฐาน ทำการเปรียบเทียบ และทำให้ Multi-Step Workflow เป็นอัตโนมัติด้วย Versioning สิ่งที่ควรทราบคือ Sider.AI มอบสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันสำหรับ Agentic Workflow ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับการ Prompt Diff รอบการ Review และการกำกับดูแลจากส่วนกลาง เรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ Sider.AI สำหรับแนวทางการสร้าง Agent ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น (สัญญา เครื่องมือ ความน่าเชื่อถือของ Schema) โปรดดูคู่มือเชิงปฏิบัติของพวกเขา

แผนปฏิบัติการ: ติดตั้งใช้งานในหนึ่งสัปดาห์

วันที่ 1–2

เลือกโหมดการติดตั้งใช้งาน (Model Studio เทียบกับ Self-Hosted)

ตั้งค่าข้อมูลรับรอง เลือกโมเดล และเชื่อมต่อ API การค้นหา

วันที่ 3–4

ใช้สัญญาการวิจัย (ข้อกำหนด JSON) และการตั้งค่า Agent ของคุณ

เพิ่มการแคช การจำกัดอัตรา และการตรวจสอบขั้นพื้นฐาน

วันที่ 5–6

Pilot งานจริง 5–10 งาน; รวบรวม Timing จำนวนขั้นตอน และการยอมรับ

สร้าง Style Template (บรีฟเทียบกับรายงานฉบับเต็ม) และตั้งค่ากฎการอ้างอิง

วันที่ 7

เพิ่มการตรวจสอบ กำหนดตารางเวลางาน และ Onboard ทีมแรก

จัดทำเอกสาร Playbook: เมื่อใดควรใช้ Agent เทียบกับการวิจัยที่นำโดยมนุษย์

ประเด็นสำคัญ

เริ่มต้นด้วย Managed เพื่อความเร็ว ย้ายไป Self-Hosted หากคุณต้องการการควบคุม

ทำให้การวิจัยเป็นระบบในรูปแบบสัญญาเพื่อบังคับใช้คุณภาพและความสามารถในการทำซ้ำ

Guardrails—การอ้างอิง การตรวจสอบ การแคช—เป็นสิ่งที่ไม่สามารถต่อรองได้

ปฏิบัติต่อ Agent เหมือนกับบริการ: ทดสอบ ตรวจสอบ และทำซ้ำ

ใช้ Workspace เพื่อกำกับดูแล Prompt Runbook และการนำไปใช้ในหลายทีม

คำถามที่พบบ่อย

Q1:Alibaba’s Deep Research Agent คืออะไร และทำงานอย่างไร? เป็น Agent ที่สร้างขึ้นจากโมเดล Qwen ที่วางแผน ค้นหา อ่าน และสังเคราะห์รายงานที่สนับสนุนด้วยหลักฐานพร้อมการอ้างอิง ระบบจะ Run Loop—วางแผน เรียกดู แยก ตรวจสอบ และเขียน—เพื่อให้คุณได้รับผลลัพธ์การวิจัยที่ทำซ้ำได้และตรวจสอบได้

Q2:ฉันควรใช้ Model Studio หรือ Self-Host Deep Research? ใช้ Model Studio เพื่อเริ่มต้นอย่างรวดเร็วและการปรับขนาดที่มีการจัดการ เลือก Self-Hosting เพื่อการควบคุมข้อมูลที่เข้มงวดและ Toolchain ที่กำหนดเอง หลายทีมเริ่มต้นด้วย Managed จากนั้นจึงย้ายบางส่วนไปยัง On-Prem ตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป

Q3:ฉันจะมั่นใจได้อย่างไรว่าจะได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงและไม่ Hallucinate? บังคับใช้ความหนาแน่นของการอ้างอิง Run การตรวจสอบเพื่อ Flag การอ้างสิทธิ์ที่ไม่มีการอ้างอิง และจำกัด Domain เฉพาะแหล่งที่เชื่อถือได้ Keep Temperature ให้อยู่ในระดับต่ำและแคชหน้าแหล่งที่มาเพื่อการตรวจสอบย้อนกลับ

Q4:ฉันจะรวม Agent เข้ากับ Workflow ประจำวันได้อย่างไร? Trigger การวิจัยจาก Ticket หรือ Chat กำหนดตารางเวลา Digest รายคืน และโพสต์ผลลัพธ์ไปยัง Slack/Teams หรือ Wiki ของคุณ บันทึก JSON/Markdown ที่มีโครงสร้างพร้อมลิงก์เพื่อให้ทีมสามารถนำผลการวิจัยไปใช้ซ้ำได้

Q5:การตั้งค่าใดที่มีผลต่อค่าใช้จ่ายและความเร็วมากที่สุด? จำนวนขั้นตอนสูงสุด จำนวนหน้า และ Token การสังเคราะห์มีผลต่อค่าใช้จ่ายและเวลาแฝงมากที่สุด ใช้โมเดล Triage สำหรับบทสรุปหน้า แคชผลลัพธ์ และจำกัดจำนวนแหล่งที่มาต่อ Domain