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面向深度的查询问答和调研分析需求场景,多步骤推理规划研究路径,生成有洞察、可溯源、图文并茂的长文报告-大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心

本产品（通义深度搜索）对外服务接口目录。所有接口使用 DashScope HTTP 协议对外提供服务。

基于智能体应用管理提供的 agent_id 与 agent_version 信息，提供场景化对话、研究、写作相关能力。

请求语法

POST /deep-search-agent/chat/completions HTTP/1.1

请求参数

返回参数

计划枚举

• 由于模型原因 step_change 值可能为不存在，请尽可能使用持久化的标志step

• 空包情况下 step、step_change、group 字段的值可能不存在

• plan、think、generation 均由 xxx_start 事件 和 xxx_end 事件两个事件组成

• tool_call 由 tool_call_start、tool_calling、tool_return 三个事件组成

• tool_call_start 表示工具调用开始（开始流式收集工具调用信息，此时还无法吐出工具调用详情（name、args等））、tool_calling 表示获取到完整工具调用的参数并会抛出完整的工具调用参数tool_return 表示工具调用返回结果，同时会携带结构化的工具返回信息。

示例

请求示例

{ "input": { "messages": [ { "role": "user", "content": "现在日期" } ] }, "parameters": { "agent_options": { "agent_id": "aid-xxx", "agent_version": "beta" } } }

返回示例

data: { "code": "200", "message": "", "output": { "choices": [{ "finish_reason": "", "message": { "content": "", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "tool_calls": [], "reasoning_content": "", "role": "assistant", "extra": { "group": "planning", "step_change": "think_start", "step": "thinking" } } }] }, "usage": null, "request_id": "5b853312-8d0c-42ff-9d26-08339d5ff38e" }

当生成配置开启输出报告时，模型尾包会给出 html 和 md 的存储地址和路径，content 中 type 的含义参考如下

• file_path：文件存储路径用于后续导出pdf和二次获取以下文件下载链接

• md_file_url：md下载链接

• html_file_url：html下载链接

{ "status_code": 200, "code": "", "message": "", "output": { "choices": [ { "finish_reason": "stop", "message": { "content": [ { "type": "file_path", "text": "msearch/agents/files/upload/536fa835-a381-4870-99c1-79dee3ab946c" }, { "type": "md_file_url", "text": "https://msearch-cloud.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/msearch/agents/files/upload/536fa835-a381-4870-99c1-79dee3ab946c.md?x-oss-signature-version=OSS4-HMAC-SHA256&x-oss-date=20250904T151053Z&x-oss-expires=900&x-oss-credential=LTAI5tCLjk1ruCfq2caq****%2F20250904%2Fcn-hangzhou%2Foss%2Faliyun_v4_request&x-oss-signature=9f9af4642f3611b1b8210bd801f10610236656a016e6bda67e2239ecf59b644f" }, { "type": "html_file_url", "text": "https://msearch-cloud.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/msearch/agents/files/upload/536fa835-a381-4870-99c1-79dee3ab946c.html?x-oss-signature-version=OSS4-HMAC-SHA256&x-oss-date=20250904T151053Z&x-oss-expires=900&x-oss-credential=LTAI5tCLjk1ruCfq2caq****%2F20250904%2Fcn-hangzhou%2Foss%2Faliyun_v4_request&x-oss-signature=34164425671a0f26a39adacd12735d9ec127aec8caa68f8e1de6e252f5889a9c" } ], "additional_kwargs": {}, "response_metadata": { "model_name": "deep-research-generation", "agent_name": "writing_agent" }, "tool_calls": [], "reasoning_content": "", "role": "assistant" } } ] }, "usage": null, "request_id": "3070fa78-c5d5-4bad-b2fc-e20787f6eb75" }

调用示例

Python示例:

# coding=utf-8 import os import json import requests split_line = "\\n-------------------------------------生成报告链接---------------------------------------------------\\n" chat_completions_url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/deep-search-agent/chat/completions' headers = { 'Authorization': f'Bearer {os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY", "")}', # 配置 API KEY 'Content-Type': 'application/json' } if __name__ == "__main__": params = { "input": { "messages": [{"role": "user", "content": "目前国内主流多模态模型分别有哪些，根据性能和效果做下评估"}] # 传入请求消息 }, "parameters": { "agent_options": { # 设置 agent 选项 "agent_id": "${agent_id}", # 应用ID，可在应用管理页面获取到，例如：aid-8fd***e00 "agent_version": "${agent_version}" # 应用版本，beta 测试版本 / release 发布版本 } }, "stream": True } response = requests.post(chat_completions_url, headers=headers, json=params, stream=True) resultlist = [] stage = '' action = '' content = '' reasoning_content = '' for chunk in response.iter_lines(): if chunk: chunk_str = chunk.decode('utf-8').strip() if chunk_str.startswith('data:'): json_str = chunk_str[len('data:'):].strip() try: obj = json.loads(json_str) # 检查异常 if obj.get('code') != '200': print("服务异常：", obj) # 获取消息体 msg = obj.get('output', {}).get('choices', [{}])[0].get('message', {}) extra_flags = msg.get('extra', {}) # 获取模型状态标记字段 if stage != extra_flags.get('group', ''): # 获取 模型当前阶段 print(f"agent stage: {extra_flags.get('group', '')}") stage = extra_flags.get('group', '') if action != extra_flags.get('step', '') and extra_flags.get('step', ''): # 获取 模型当前阶段 print(f"agent action: {extra_flags.get('step', '')}") action = extra_flags.get('step', '') role = msg.get('role', '') # 获取模型角色 assistant or role content = msg.get('content') # 获取生成内容 toolcalls = msg.get('tool_calls', []) # 获取工具调用 if toolcalls: print(f'{toolcalls}') if not content: # 如果 content内没有内容，则尝试获取最后一轮深度思考中的reasoning_content内容 content = msg.get('reasoning_content', '') if isinstance(content, str): if role == "tool": print("\\n" + content + "\\n", end='') # 前后都换行 else: print(content, end='') # 流式输出 else: # 注意 content 可能不是字符串 print(split_line, content) # 可按需保存 resultlist.append(obj) except Exception as e: print("异常解析:", e)

java示例:

import java.io.*; import java.net.*; import java.util.*; import com.alibaba.fastjson.*; import java.nio.charset.StandardCharsets; public class DeepSearchStreamDemo { // 配置 API KEY public final static String CHAT_COMPLETIONS_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/deep-search-agent/chat/completions"; public final static String API_KEY = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"); public static void main(String[] args) throws Exception { // 构造参数 Map<String, Object> params = new HashMap<>(); // input.messages List<Map<String, Object>> messages = new ArrayList<>(); Map<String, Object> msgObj = new HashMap<>(); msgObj.put("role", "user"); msgObj.put("content", "${prompt}"); messages.add(msgObj); // input Map<String, Object> input = new HashMap<>(); input.put("messages", messages); // parameters.agent_options Map<String, Object> agentOptions = new HashMap<>(); // agentOptions.put("agent_id", "${agent_id}");// 应用ID，可在应用管理页面获取到，例如：aid-8fd***e00 agentOptions.put("agent_version", "${agent_version}"); // 应用版本，beta 测试版本 / release 发布版本 // parameters Map<String, Object> parameters = new HashMap<>(); parameters.put("agent_options", agentOptions); params.put("input", input); params.put("parameters", parameters); params.put("stream", true); String body = JSON.toJSONString(params); // HTTP 请求 URL apiUrl = new URL(CHAT_COMPLETIONS_URL); HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) apiUrl.openConnection(); conn.setRequestMethod("POST"); conn.setDoOutput(true); conn.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + API_KEY); conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/json"); // 发送 body try (OutputStream os = conn.getOutputStream()) { os.write(body.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } // 处理流式响应 InputStream inputStream = conn.getInputStream(); BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream, StandardCharsets.UTF_8)); String line; String stage = ""; String action = ""; List<JSONObject> resultList = new ArrayList<>(); while ((line = reader.readLine()) != null) { if (!line.trim().isEmpty()) { String chunkStr = line.trim(); if (chunkStr.startsWith("data:")) { String jsonStr = chunkStr.substring(5).trim(); try { JSONObject obj = JSON.parseObject(jsonStr); // 检查异常 if (!"200".equals(obj.getString("code"))) { System.out.print("服务异常: " + obj); } // 获取 output->choices[0]->message JSONObject msg = null; if (obj.containsKey("output")) { JSONObject output = obj.getJSONObject("output"); if (output != null && output.containsKey("choices")) { JSONArray choices = output.getJSONArray("choices"); if (choices != null && !choices.isEmpty()) { JSONObject firstChoice = choices.getJSONObject(0); if (firstChoice.containsKey("message")) { msg = firstChoice.getJSONObject("message"); } } } } if (msg == null) { continue; } // 获取 extra_flags 字段 JSONObject extraFlags = msg.containsKey("extra") && msg.get("extra") != null ? msg.getJSONObject("extra") : new JSONObject(); // agent stage String stageNew = extraFlags.containsKey("group") && extraFlags.get("group") != null ? extraFlags.getString("group") : ""; if (!stage.equals(stageNew)) { System.out.println("agent stage: " + stageNew); } stage = stageNew; // agent action String actionNew = extraFlags.containsKey("step") && extraFlags.get("step") != null ? extraFlags.getString("step") : ""; if (!action.equals(actionNew) && !actionNew.isEmpty()) { System.out.println("agent action: " + actionNew); } action = actionNew; String role = msg.containsKey("role") && msg.get("role") != null ? msg.getString("role") : ""; Object contentObj = msg.get("content"); String content = null; boolean isContentString = false; // content 是字符串类型 if (contentObj instanceof String) { content = contentObj.toString(); isContentString = true; } // 字符串为空时补 reasoning_content if (isContentString && content.isEmpty()) { Object reasoningContentObj = msg.get("reasoning_content"); if (reasoningContentObj instanceof String) { content = reasoningContentObj.toString(); } } // 工具调用 if (msg.containsKey("tool_calls") && msg.get("tool_calls") instanceof List) { JSONArray toolCalls = msg.getJSONArray("tool_calls"); if (!toolCalls.isEmpty()) { System.out.println(toolCalls); } } // -------输出内容判断-------- if (isContentString) { // 是字符串，无论空不空都直接打印（和Python一致） if ("tool".equals(role)) { System.out.print("\\n" + content + "\\n"); } else { System.out.print(content); } } else { // 不是字符串（比如Object/Array）时打印分隔线，再打印内容 System.out.println("\\n------------------------------------------------------------------生成报告链接------------------------------------------------------------------"); System.out.println(contentObj != null ? contentObj.toString() : "null"); } // ------end---- // 可按需保存 resultList.add(obj); } catch (Exception e) { System.out.println("异常解析: " + e); } } } } reader.close(); } }

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