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这项由MiroMind团队开展的研究发表于2025年1月，论文标题为《MiroThinker: Pushing the Performance Boundaries of Open-Source Research Agents via Model, Context, and Interactive Scaling》，有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv:2511.11793查询完整论文。

在AI快速发展的今天，我们见证了一个有趣的现象：大多数AI模型就像是一个博学但缺乏实践经验的书呆子，它们能够回答很多问题，但遇到需要深度调研、反复验证的复杂任务时，往往显得力不从心。就好比让一个只会背书的学生去完成一项需要查阅大量资料、反复实验验证的研究项目一样，结果往往不尽如人意。

为了解决这个问题，MiroMind团队开发了一款名为MiroThinker v1.0的开源研究助手。这个AI系统的特别之处在于，它不再是那种"一问一答"的传统模式，而是能够像真正的研究员一样进行深度思考和反复探索。

MiroThinker的核心创新可以用一个形象的比喻来理解：传统AI就像是一个只会查字典的助手，而MiroThinker更像是一个经验丰富的侦探。当面对复杂问题时，它会主动搜集线索、分析证据、验证假设，甚至会推翻之前的结论重新开始调查。整个过程中，它可能会进行多达600次的"调查行动"，每一次都在为最终的答案积累更多可靠的证据。

这种工作方式被研究团队称为"交互式扩展"。简单来说，就是让AI不再满足于表面的答案，而是通过不断地与外部工具和信息源进行交互，来获得更准确、更全面的结果。这就像是一个记者在写深度报道时，不会只依赖单一信息源，而是会采访多个当事人、查阅各种文档、实地调研，最终形成一篇有理有据的报道。

研究团队在多个权威测试中验证了MiroThinker的能力。在GAIA基准测试中，它取得了81.9%的成绩，超越了之前最好的开源模型6.2个百分点。在"人类最后考试"（Humanity's Last Exam）这个极具挑战性的测试中，它达到了37.7%的成绩，甚至超过了某些商业AI系统。这些数字背后的含义是，MiroThinker在处理需要深度思考和多步骤推理的任务时，表现出了前所未有的能力。

一、从"书呆子"到"研究专家"：AI能力的三重进化

要理解MiroThinker的突破性意义，我们需要先了解AI发展面临的挑战。过去几年里，AI的进步主要依赖两个方向：让模型变得更大（就像给大脑增加更多神经元），以及让它能够记住更多信息（就像扩大工作记忆）。然而，这两种方法都有明显的局限性。

模型变大确实能提升AI的基础能力，但就像一个人即使再聪明，如果不掌握正确的工作方法，面对复杂任务时仍然会感到无从下手。同样，记忆容量的增加虽然让AI能够处理更多信息，但如果缺乏有效的信息筛选和整合能力，反而可能在信息的海洋中迷失方向。

MiroThinker提出了第三个维度：交互深度。这个概念可以用厨师做菜来类比。一个新手厨师可能会严格按照食谱一步步操作，但经验丰富的厨师会在烹饪过程中不断品尝、调味、观察食材的变化，根据实际情况调整烹饪方法。MiroThinker就像是后者，它不会机械地执行预设程序，而是在解决问题的过程中不断获取反馈、调整策略。

具体来说，当MiroThinker面对一个复杂问题时，它可能会首先进行网络搜索获取基础信息，然后分析这些信息的可靠性，接着从不同角度验证初步结论，如果发现矛盾之处，它会重新搜索更多资料，甚至运行代码进行计算验证。这个过程可能会重复数百次，每一次交互都让它对问题的理解更加深入。

研究团队发现，这种交互式的工作方式带来了显著的性能提升。在多项测试中，经过强化学习训练的MiroThinker版本比基础版本平均提高了8到10个百分点。更重要的是，这种提升是可预测和稳定的：交互次数越多，推理越深入，最终结果就越准确。

这种发现具有重要的理论意义。它表明AI的能力提升不仅仅依赖于更大的模型和更多的数据，还可以通过改进工作方法来实现。这就像是发现了除了增强体力和记忆力之外，还可以通过改进技巧和策略来提高工作效率一样。

二、工具箱里的"十八般武艺"：MiroThinker的技能装备

任何优秀的研究员都需要一套完备的工具，MiroThinker也不例外。研究团队为它配备了三大类工具，每一类都针对不同的工作需求。

第一类是执行环境工具，可以把它想象成一个安全的实验室。在这个虚拟实验室里，MiroThinker可以运行各种程序代码、执行系统命令，就像一个程序员在自己的工作环境中编写和测试代码一样。这个实验室是完全隔离的，确保任何操作都不会影响到外部系统的安全。

当MiroThinker需要进行数据分析或数学计算时，它可以编写Python代码来完成复杂的统计分析。当它需要处理文件或进行系统级操作时，它可以使用Linux命令来完成任务。这种能力让它不再局限于纯文本交流，而是能够真正"动手"解决问题。

第二类是文件管理工具，就像一个高效的文档管理员。MiroThinker可以从互联网下载文件到它的工作空间，也可以将分析结果保存为文件供后续使用。它还可以在本地存储和云端存储之间自由传输文件，确保研究过程中的所有资料都能得到妥善管理。

第三类是信息检索工具，这是MiroThinker的"信息触角"。它配备了强大的搜索引擎接口，可以从互联网获取最新信息。更重要的是，它不仅能搜索，还能智能地提取和分析网页内容。当面对一个复杂网页时，它会使用专门的工具来提取与当前任务相关的关键信息，过滤掉无关内容，就像一个熟练的研究员在浏览文献时能快速定位到关键段落一样。

为了确保研究的可靠性，团队特意对某些信息源进行了限制。例如，MiroThinker无法访问HuggingFace等可能包含测试答案的网站，这确保了评估结果的客观性和公正性。

这些工具的协同工作让MiroThinker具备了真正的研究能力。它可以根据任务需求灵活选择和组合不同工具，就像一个经验丰富的工匠根据工作需要选择合适的工具一样。

三、记忆管理的艺术：如何在有限空间内装下无限思考

人类的工作记忆是有限的，我们无法同时记住所有细节，因此会自然地关注最重要和最新的信息。MiroThinker也面临同样的挑战：如何在有限的记忆空间内处理大量的交互信息。

研究团队设计了一套巧妙的记忆管理策略，可以用整理书桌的过程来类比。当书桌上的文件越来越多时，我们通常会保留最常用和最新的文件在手边，而将较旧的文件收纳到抽屉中。MiroThinker采用了类似的策略：它会保留所有的思考过程和行动记录，但只保留最近几次工具调用的详细结果。

这种设计基于一个重要的发现：在解决复杂问题的过程中，最近获得的信息往往对下一步决策最重要。就像医生诊断病情时，虽然患者的完整病史很重要，但最新的检查结果和症状变化通常是制定治疗方案的关键依据。

具体实现上，MiroThinker会保留完整的推理链条，包括每一步的思考过程和采取的行动，但会选择性地保留工具执行的结果。通过这种方式，它能在256K的上下文窗口内支持多达600次工具调用，这相比于传统系统的100次左右是一个巨大的提升。

另一个重要的优化策略是结果截断。某些工具，特别是代码执行工具，有时会产生非常长的输出结果。MiroThinker会智能地截断过长的结果，并在末尾标注"结果已截断"，这样既保留了关键信息，又节省了宝贵的记忆空间。

这种记忆管理策略的效果令人印象深刻。测试表明，采用这种方法的MiroThinker不仅没有出现性能下降，反而因为能够进行更深入的交互而获得了更好的结果。这证明了一个重要观点：有效的资源管理比简单的资源增加更重要。

四、从无到有的数据创造：打造AI研究员的"教科书"

训练一个优秀的AI研究员需要大量高质量的示例，但这样的数据在现实中极其稀缺。这就像培养一名医生需要大量的病例资料，但真实的复杂病例往往难得一见。为了解决这个问题，MiroMind团队开发了一套创新的数据构建方法。

他们的方法分为两个主要部分：多文档问答合成和智能体轨迹合成。

多文档问答合成就像是创建一个巨大的知识拼图游戏。研究团队首先收集了大量高质量的文档，包括维基百科、精选网页内容等，这些文档通过超链接相互连接，形成了一个复杂的知识网络。

接下来，他们开发了一套算法来构建知识图谱。这个过程类似于绘制一张复杂的地图：从一个起点开始，沿着道路（超链接）前进，逐步探索相连的区域（相关文档），最终形成一个涵盖多个主题的知识区域。

在这个知识图谱的基础上，系统会提取关键事实信息，然后通过一种称为"约束模糊化"的技术来增加问题的难度。这个过程就像是给侦探小说增加迷雾：将直接明了的线索转换成需要推理才能理解的间接提示。例如，将具体的日期"2023年3月15日"转换为"2020年代春季的某一天"，将具体地点"巴黎"转换为"某个欧洲首都"。

这种处理方式迫使AI必须进行多步推理和跨文档信息整合，而不能仅仅依赖简单的事实查找。最终生成的问题需要综合多个文档的信息才能回答，这正是研究工作的本质特征。

智能体轨迹合成则更像是创建一套详细的工作手册。研究团队使用了两种不同的工作范式：单智能体的ReAct方法和多智能体的MiroFlow框架。ReAct方法教会AI如何进行"思考-行动-观察"的循环，而MiroFlow则模拟了多个专家协作解决复杂问题的过程。

在工具调用机制上，他们采用了传统的函数调用和更灵活的模型上下文协议（MCP）两种方式。这就像是为工人提供了标准工具和定制工具两套选择：标准工具适用于常见任务，定制工具则能处理特殊需求。

为了确保生成数据的多样性，团队使用了多个不同的大型语言模型来生成轨迹，包括GPT系列、DeepSeek-V3.1等顶级模型。这种做法就像是请多位不同背景的专家来编写教材，确保内容既全面又富有不同的视角。

除了合成数据，团队还整合了众多开源数据集，包括MuSiQue、HotpotQA、WebWalkerQA等知名数据集。他们将这些数据集中的问答对转换成完整的智能体轨迹，就像是将简单的练习题扩展成完整的解题步骤演示。

五、三阶段训练法：从学徒到专家的进化之路

将一个普通的AI模型训练成专业的研究助手，需要一个循序渐进的过程，就像培养一名医生需要经历医学院学习、住院医师训练和专科训练三个阶段一样。MiroThinker的训练也分为三个关键阶段。

第一阶段是监督式微调，相当于医学院的基础教育。在这个阶段，AI学习如何模仿专家的行为模式。研究团队准备了大量专家级的研究轨迹作为教材，每个轨迹都详细记录了从问题分析到最终结论的完整过程。

这些训练数据经过了严格的质量控制。研究团队发现，即使是顶级AI模型生成的轨迹也存在各种问题，比如重复执行相同操作、调用不存在的工具、生成错误格式的输出等。为了解决这些问题，他们开发了一套自动检测和修复系统，就像是为教材进行细致的校对和编辑工作。

训练过程采用了多轮对话的形式：用户提出问题并提供工具执行结果，AI则负责生成思考过程和工具调用指令。这种设计让AI学会了如何在获得外部信息后调整自己的思路和策略。

第二阶段是偏好优化，类似于住院医师在实践中学习如何做出更好的判断。这个阶段的关键是教会AI区分好的解决方案和坏的解决方案。

研究团队创建了大量的对比样本：对于同一个问题，他们会收集正确和错误的解决轨迹。与其他研究不同，他们没有使用人为设定的评判标准（如推理步骤的长短或特定的格式要求），而是主要基于最终答案的正确性来判断轨迹的好坏。

这种方法的优势在于避免了人为偏见的引入。就像评判一道菜的好坏最终要看味道而不是制作过程是否华丽一样，评判研究轨迹的质量最终要看结果是否正确和可靠。

同时，他们也确保了对比样本的质量：好的轨迹必须有清晰的推理过程和正确的最终答案，坏的轨迹虽然答案错误但推理过程必须完整且格式正确。这确保了AI学习的是真正的判断能力，而不是简单的格式识别。

第三阶段是强化学习，相当于专科医生在实际工作中不断积累经验和提高技能。这个阶段最大的特点是AI开始在真实环境中独立工作，通过试错来学习和改进。

研究团队构建了一个强大的在线环境，支持数千个AI实例同时进行研究任务。这个环境包括实时的网络搜索、网页抓取、代码执行和系统操作等功能，基本涵盖了研究工作的所有需求。

为了处理AI轨迹完成时间差异巨大的问题（有些任务几分钟完成，有些可能需要几小时），团队开发了流式处理机制。每个AI工作者会从任务队列中持续获取新任务，直到收集到足够的完成轨迹进行一轮训练。未完成的任务会被推回队列供下次处理。

奖励机制的设计也很有讲究。系统主要基于答案的正确性给予奖励，同时对格式错误进行适当惩罚。这种设计鼓励AI既要追求准确性，也要保持良好的交互习惯。

为了确保学习质量，团队还实施了严格的轨迹筛选机制。他们会过滤掉那些包含病态行为的轨迹，比如连续的API调用失败、重复执行相同操作、过早放弃任务等。这确保了AI学习的是有效的问题解决策略，而不是错误的行为模式。

强化学习使用的是群体相对策略优化（GRPO）方法。简单来说，就是让多个AI同时处理相同的问题，然后比较它们的表现，表现好的得到正向反馈，表现差的得到负向反馈。这种方法模拟了团队合作中的相互学习和竞争机制。

六、实战验证：在真实挑战中展现实力

理论再完美，也需要在实际应用中接受检验。MiroMind团队在多个权威基准测试中验证了MiroThinker的能力，这些测试覆盖了从基础推理到复杂研究的各个层面。

GAIA测试可以说是AI研究助手能力的"高考"。这个测试包含了需要多步推理、信息整合和工具使用的复杂任务。MiroThinker在这个测试中取得了81.9%的成绩，超过了之前最好的开源模型MiniMax-M2的75.7%，提升幅度达到6.2个百分点。这个成绩不仅在开源模型中名列前茅，甚至接近了某些顶级商业系统的表现。

"人类最后考试"（Humanity's Last Exam）是另一个极具挑战性的测试，它包含了人类认为最难的各种问题。在这个测试中，MiroThinker取得了37.7%的成绩，超过了GPT-5-high等商业系统。考虑到这个测试的极高难度，这个成绩已经相当令人印象深刻。

在网络浏览能力测试BrowseComp中，MiroThinker达到了47.1%的准确率，这个成绩可以与OpenAI DeepResearch等专业研究系统相提并论。更重要的是，在中文版本BrowseComp-ZH中，它取得了55.6%的成绩，展现了强大的多语言研究能力。

这些测试结果的背后，更重要的是验证了"交互式扩展"理论的有效性。研究团队详细分析了强化学习前后MiroThinker行为模式的变化，发现了一个非常有趣的现象。

经过强化学习训练的MiroThinker展现出了更深入和更频繁的交互行为。在BrowseComp测试中，基础版本的平均工具调用次数约为100次，而强化学习版本达到了200次以上。同时，性能也从32.2%提升到了41.2%。这种交互深度与性能表现之间的正相关关系在所有测试中都得到了验证。

更令人兴奋的是，这种性能提升是可预测的。随着交互次数的增加，准确率呈现出稳定的上升趋势，这表明交互深度确实是影响AI研究能力的一个独立维度。这就像发现了除了增加计算资源和数据量之外的第三条AI能力提升路径。

团队还测试了不同规模版本的性能表现。8B参数的版本在资源受限环境下也能取得不错的成绩，30B版本在性能和效率之间达到了很好的平衡，而72B版本则在所有测试中都取得了最佳成绩。这种规模化的成功表明MiroThinker的设计理念具有良好的普适性。

特别值得一提的是，所有这些测试都是在相同的工具集条件下进行的，MiroThinker并没有使用任何特殊的外部资源。这确保了比较的公平性，也证明了性能提升确实来自于模型本身的能力增强，而不是工具的优势。

七、透明度与局限性：诚实面对挑战

任何技术进步都不是完美无缺的，MiroThinker也不例外。研究团队非常诚实地指出了当前版本存在的几个主要问题。

首先是工具使用效率的问题。虽然交互式扩展带来了性能提升，但并非所有的工具调用都是高效的。经过强化学习的版本虽然调用工具更加频繁，但其中一部分调用可能产生边际效益较低的结果。这就像一个过于勤奋的研究员，虽然查阅了大量资料，但其中一些可能是重复或关联性不强的内容。

这个问题反映了当前AI系统在策略规划方面的局限性。理想情况下，AI应该能够更精准地判断哪些工具调用是必要的，哪些是冗余的。解决这个问题需要在未来的版本中引入更智能的策略选择机制。

第二个问题是推理链条过长。强化学习倾向于奖励更详细的推理过程，这有时会导致AI产生过于冗长的思考过程。虽然详细的推理有助于准确性，但也会增加计算成本和响应时间，影响用户体验。

这个问题类似于一个学生为了确保答案正确而写出了过于详细的解题步骤，虽然逻辑清晰但效率不高。在实际应用中，需要在准确性和效率之间找到更好的平衡点。

第三个挑战是多语言混合问题。当处理非英语输入时，特别是中文任务，MiroThinker有时会在推理过程中混合使用中英文，这可能会影响输出的一致性和专业性。这反映了当前多语言AI系统普遍面临的挑战：如何在保持多语言能力的同时确保每种语言的纯正性。

最后一个重要局限是代码执行能力的不足。虽然MiroThinker具备代码运行能力，但在实际使用中，它有时会编写可能导致系统超时的代码，或者错误地使用代码执行工具来处理本应由专门工具处理的任务（比如用代码来解析网页而不是使用网页抓取工具）。

此外，沙箱环境的管理也是一个需要改进的方面。MiroThinker有时会忘记初始化沙箱环境就直接执行操作，或者在沙箱管理方面表现出不够熟练的行为。

研究团队强调，指出这些问题并非为了贬低成果，而是为了为未来的改进指明方向。每一个局限性都代表了一个研究机会，也为其他研究者提供了有价值的参考。

八、未来的无限可能：开源AI研究的新篇章

MiroThinker的意义远远超出了一个单纯的技术产品。它代表了AI发展的一个重要转折点：从被动响应转向主动探索，从孤立思考转向交互学习。

这项研究最重要的理论贡献是确立了"交互式扩展"作为AI能力提升的第三个维度。在过去，我们主要通过增大模型规模和扩展上下文长度来提升AI性能，现在我们发现，通过增加AI与环境的交互深度，同样可以获得显著的能力提升。这个发现为整个AI领域开辟了新的研究方向。

从实用角度来看，MiroThinker为开源社区提供了一个强大的基础平台。研究者和开发者可以在此基础上进一步改进算法、扩展功能、适配不同应用场景。这种开源策略将加速整个领域的发展，让更多人能够受益于先进的AI研究能力。

对于普通用户而言，MiroThinker预示着未来AI助手的发展方向。我们可以期待看到更多能够进行深度思考、主动探索、可靠验证的AI工具。这些工具不仅能回答问题，更能帮助我们发现问题、探索问题、解决问题。

在教育领域，这种技术可能会改变学习和研究的方式。学生可以有一个永远耐心、知识渊博、能够深入探讨任何问题的AI导师。研究者可以有一个能够协助文献调研、数据分析、假设验证的AI助手。

在商业应用中，MiroThinker的技术可能会催生新一代的智能分析工具，帮助企业进行市场研究、竞争分析、战略规划等复杂任务。这些工具不再是简单的信息检索系统，而是真正具备分析和推理能力的智能顾问。

当然，随着AI研究能力的提升，我们也需要思考相应的伦理和社会问题。如何确保AI生成的研究结果是可靠和无偏见的？如何平衡AI辅助和人类独立思考的关系？如何防止AI研究能力被恶意利用？这些都是值得深入探讨的重要议题。

MiroMind团队通过开源这项技术，展现了负责任AI发展的态度。他们不仅分享了成功的经验，也坦诚地指出了存在的问题和挑战。这种透明和开放的做法为整个AI社区树立了良好的榜样。

说到底，MiroThinker的价值不仅在于它当前取得的成绩，更在于它为AI发展开辟的新道路。它证明了通过改进工作方法和交互策略，我们可以让AI变得更加智能和有用。这种"软性"的提升路径可能比单纯的硬件升级更具可持续性和普及性。

展望未来，我们有理由相信，基于交互式扩展理念的AI系统将会变得越来越强大。它们不仅能够处理更复杂的任务，更重要的是能够以更接近人类思维的方式工作：好奇、探索、验证、反思。这样的AI不再是冰冷的机器，而是真正的智能伙伴。

对于有兴趣深入了解这项技术的读者，可以访问MiroThinker的开源代码库和在线演示平台，亲身体验这种新一代AI研究助手的能力。同时，也可以通过论文编号arXiv:2511.11793查阅完整的技术细节，为这个快速发展的领域贡献自己的想法和改进建议。

Q&A

Q1：MiroThinker和其他AI助手有什么不同？

A：MiroThinker最大的特点是能够进行深度的交互式思考，就像真正的研究员一样。它不是简单的一问一答，而是会主动搜集信息、反复验证、调整策略，可以进行多达600次的工具调用来解决复杂问题。这种工作方式让它在处理需要深度推理的任务时表现出色。

Q2：普通人可以使用MiroThinker吗？

A：是的，MiroThinker是完全开源的项目，任何人都可以免费使用。MiroMind团队提供了在线演示平台，也发布了完整的代码和模型权重。用户可以根据自己的需求选择8B、30B或72B不同规模的版本，在不同的硬件条件下运行。

Q3：MiroThinker在哪些方面还需要改进？

A：研究团队坦诚指出了几个主要问题：工具使用效率有待提升，有时推理过程过于冗长，处理中文时可能出现语言混合，代码执行能力还不够完善。这些都是未来版本需要重点改进的方向。