软件与服务行业AI产业跟踪：通义首个深度研究Agent开源，看好AIAgent迭代及其商业化落地加速

请阅读最后评级说明和重要声明 丨证券研究报告丨 行业研究丨点评报告丨软件与服务 [Table_Title] AI 产业跟踪：通义首个深度研究 Agent 开源， 看好 AI Agent 迭代及其商业化落地加速 报告要点 [Table_Summary]2025 年 9 月 17 日，通义首个深度研究 Agent 模型 DeepResearch 正式发布，以 30B-A3B 轻量级在多个权威评测集上取得 SOTA 成绩，当前模型、框架和方案均已全面开源。当前 Agent投资核心逻辑不断强化，伴随国内 Agent 能力加速迭代、AI 应用货币化开启，持续看好 Agent商业化及投资机遇，建议关注：1）AI Infra；2）AI Agent 相关厂商；3）中国推理算力产业链；4）CSP 厂商方面关注推理需求带来的推动；5）IDC，重点关注与阿里等大厂合作的 IDC。 分析师及联系人 [Table_Author] 宗建树 刘思缘 SAC：S0490520030004 SFC：BUX668 %%%%%%%%research.95579.com1 请阅读最后评级说明和重要声明 丨证券研究报告丨 更多研报请访问 长江研究小程序 软件与服务 cjzqdt11111 [Table_Title2] AI 产业跟踪：通义首个深度研究 Agent 开源， 看好 AI Agent 迭代及其商业化落地加速 行业研究丨点评报告 [Table_Rank] 投资评级 看好丨维持 [Table_Summary2] 事件描述 2025 年 9 月 17 日，通义首个深度研究 Agent 模型 DeepResearch 正式发布，以 30B-A3B 的轻量级在多个权威评测集上取得 SOTA 成绩，当前模型、框架和方案均已全面开源。 事件评论 ⚫ 能力跃迁，从“能聊天”到产出有引用、可复现的调研报告与决策建议。以 30B-A3B 轻量级，实现性能比肩基于多个海外旗舰模型的 ReAct Agent。通义 DeepResearch 在 HLE（32.9）、BrowseComp-ZH（46.7）、GAIA（70.9）、xbench-Deepsearch（75.0）、WebWalkerQA（72.2）、Frames（90.6）和 SimpleQA（98.6）等权威 Agent 评测集中取得 SOTA（括号内为模型得分）。推理范式：（1）原生 ReAct 模式（思考-行动-观察）：128k 上下文，支持多次迭代解决问题，实现与环境交互的可扩展性。（2）深度模式：用于处理极端复杂的多步研究任务，旨在将 Agent 的能力发挥到极致，实现高质量长程推理。我们认为轻量化、高性能、开源或将成为未来行业竞争聚焦要素。 ⚫ 引领 Agent model 范式革新，建立了从增量预训练到强化学习的端到端方案。（1）数据策略：构建了一套以合成数据驱动的完整训练链路，实现大规模生成高质量训练数据。该链路以 Qwen3-30B-A3B 模型为基座进行优化，引入增量预训练形成一套系统化、可扩展的数据合成方案，与后训练形成数据飞轮。（2）推理架构：基于全新的 IterResearch 范式，将复杂任务解构为多个"研究轮次"，每轮仅使用最重要的输出重建精简工作空间，保持“认知焦点”，解决了深度研究过往“单窗口、线性累加”的信息处理模式在处理长周期任务时推理能力降低的问题，提升长程推理与实际交付能力。（3）基于 On-Policy 策略的 RL：创新性设计了覆盖真实环境与虚拟环境的 RL 算法验证与真实训练模块，并结合高效异步强化学习算法及自动化数据策展（Data Curation）流程，显著提升了模型的迭代速度和泛化能力，通义 DeepSearch 打通预训练与后训练，以“Agentic CPT→Agentic SFT→Agentic RL”的链路形成无缝端到端循环，同时摆脱了对昂贵人工标注的依赖，有望引领 Agent 训练新范式并进一步降本，推动应用规模化落地加速。 ⚫ 从技术 Demo 到产业应用，商业化落地加速推进。当前 DeepResearch 已经在阿里系部分应用中验证：（1）高德出行 Agent：地图导航+本地生活的复杂查询体验；（2）通义法睿：权威类案检索、法条匹配与专业观点融合。伴随模型交付能力增强，未来有望在企业战略、科研综述、法律合规、投研分析、电商选品、教育培训等多个场景落地。 ⚫ 关注通义后续发布及应用落地情况。今年以来，通义团队精准布局，持续补全其开源产品矩阵，建立行业技术标准，有望重塑竞争格局。在基础模型能力逐渐收敛的背景下， Agent投资核心逻辑不断强化。伴随国内模型能力加速迭代、AI 应用货币化开启，持续看好 Agent商业化及投资机遇，建议关注：1）AI Infra：伴随 AI 应用加速落地，AI Infra 有望核心收益，重点推荐阿里巴巴；2）AI Agent 相关厂商；3）中国推理算力产业链；4）CSP 厂商方面关注推理需求带来的推动；5）IDC，重点关注与阿里等大厂合作的 IDC。 风险提示 1、AI 技术发展不及预期； 2、下游应用需求不及预期。 市场表现对比图(近 12 个月) 资料来源：Wind 相关研究 [Table_Report]•《AI 产业跟踪：OpenAI 发布 GPT-5-Codex，持续看好 AI Agent 商业化落地进展》2025-09-18 •《AI产业跟踪：x-AI发布智能编程模型 Grok Code Fast 1，持续关注模型迭代与商业化进展》2025-09-18 •《AI 产业跟踪：x-AI 发布 Grok-4 Fast，持续关注大模型迭代与 AI 应用商业化进展》2025-09-18 0%36%71%107%2024/92025/12025/52025/9软件与服务软件与服务沪深300指数2025-09-21%%%%%%%%research.95579.com2 请阅读最后评级说明和重要声明 3 / 5 行业研究 | 点评报告 风险提示 1、AI 技术发展不及预期，本次大模型创新伴随参数量及模态的增速能力天花板尚未达到，但模型效果本身仍存瓶颈及问题，倘若 AI 技术发展不及预期，投入厂商仍然存在失败风险。 2、下游应用需求不及预期，人工智能本质是通过供给创新催生需求扩容，目前大模型仍处于商业模式摸索期，倘若本轮技术变革无法真实带动下游需求，投入厂商将受到影响。 %research.95579.com3 请阅读最后评级说明和重要声明 4 / 5 行业研究 | 点评报告 投资评级说明 行业评级 报告发布日后的 12 个月内行业股票指数的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准，投资建议的评级标准为： 看 好： 相对表现优于同期相关证券市场代表性指数 中 性： 相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平 看 淡： 相对表现弱于同期相关证券市场代表性指数 公司评级 报告发布日后的 12 个月内公司的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准，投资建议的评级标准为： 买 入：