ReSearch 框架：让 AI 像人类一样边思考边搜索

   <think>我需要先找到花旗银行的成立年份。</think>  
   <search>花旗银行成立年份</search>  
   <result>花旗银行成立于1812年。</result>  
   <think>现在我需要查找1812年的美国总统。</think>  
   <search>1812年美国总统</search>  
   <result>1812年的美国总统是詹姆斯·麦迪逊。</result>  
   <answer>答案是\boxed{James Madison}。</answer>  

• • 基础模型的提示词模板

A conversation between User and Assistant. The user asks a question, and the assistant solves
it. The assistant first thinks about the reasoning process in the mind and then provides the
user with the answer. During thinking, the assistant can invoke the wikipedia search tool
to search for fact information about specific topics if needed. The reasoning process and
answer are enclosed within <think></think> and <answer></answer> tags respectively,
and the search query and result are enclosed within <search></search> and <result>
</result> tags respectively. For example, <think> This is the reasoning process. </think>
<search> search query here </search><result> search result here </result><think>
This is the reasoning process. </think><answer> The final answer is \boxed{answer here}
</answer>. In the last part of the answer, the final exact answer is enclosed within \boxed{}
with latex format. User: prompt. Assistant:

• • 指令微调模型的系统提示词模板

You are a helpful assistant that can solve the given question step by step with the help of the
wikipedia search tool. Given a question, you need to first think about the reasoning process in
the mind and then provide the answer. During thinking, you can invoke the wikipedia search
tool to search for fact information about specific topics if needed. The reasoning process and
answer are enclosed within <think></think> and <answer></answer> tags respectively,
and the search query and result are enclosed within <search></search> and <result>
</result> tags respectively. For example, <think> This is the reasoning process. </think>
<search> search query here </search><result> search result here </result><think>
This is the reasoning process. </think><answer> The final answer is \boxed{answer here}
</answer>. In the last part of the answer, the final exact answer is enclosed within \boxed{}
with latex format.

这个ReSearch框架的意义在于，它不仅提升了LLM在复杂多跳任务中的表现，还展示了强化学习在结合推理和搜索方面的潜力。这种方法可以扩展到更多领域，比如医疗诊断、法律分析等，甚至可以结合其他工具（如计算器或数据库）进一步增强模型的能力，这极具商业价值。

而近期关于 DR 类产品，各AI大厂几乎都有涉猎。ReSearch 等框架也依托社区在不断进化。

这让我有了以下思考：

1. 检索即推理

传统LLM的推理是封闭的，像被困在信息茧房里的独白。而ReSearch将搜索操作嵌入推理链，相当于为模型打开了一扇通往动态知识的窗，研究人员一边在思考 AI 的自学习，一边用这样动态检索的方式，同过 RAG 式的嵌入来实时对齐现实世界的知识，这确实是一种“智能”的巧劲。这种设计让我联想到人类解决问题时的自然行为：我们从来不是孤立地思考，而是通过与外部世界的交互不断校准认知。当模型学会用<search>标签主动调用知识，它实际上开始模仿人类"提出假设-验证假设"的科学思维路径。

更有趣的是，这种检索并非机械拼接，而是通过强化学习动态优化的策略选择。GRPO算法让模型在无数次试错中学会权衡：什么时候需要检索？检索的关键词如何精准？如何从冗余信息中提炼价值？这种能力的涌现，标志着AI从"被动回答"向"主动探索"的范式转移。

2. 自我反思能力的涌现

ReSearch在训练中展现出的自我纠错能力让我想起人类的元认知过程。当模型意识到初始搜索方向错误时，它会主动调整查询策略，这种思维链的自我审视并非显式编程，它是强化学习的自然结果。这让我重新思考强化学习的本质——它不仅是参数优化的工具，更是塑造智能体"学习如何学习"的元机制。

这种能力的意义远超多跳问答本身。在医疗诊断中，AI可以主动识别推理漏洞并补充关键证据；在法律分析中，它能动态追踪判例变更；甚至在教育领域，AI导师可以实时调整教学策略以适应学生认知偏差。这种自我修正的智能，正在模糊机器与人类思维的界限。

3. 技术开源背后的生态

ReSearch的开源实现让我看到AI民主化的希望。通过详细的训练脚本和环境配置，研究者降低了技术门槛，使更多开发者能够站在巨人肩膀上探索。这种开放生态让我联想到Linux内核的进化路径——当核心算法成为公共知识，整个行业的创新速度将呈指数级增长。

但开源也带来新的伦理挑战。当检索能力被滥用，AI可能成为虚假信息的扩散器；当强化学习的奖励机制被恶意操控，模型可能陷入"优化幻觉"。这提醒我们，技术普惠的同时必须构建相应的安全框架，正如ReSearch通过屏蔽检索内容避免过拟合，AI治理也需要类似的"Cognitive Sandbox"。诸如近期我们可以看到类似 “投毒” AI 的报道，在巨大利益的驱使下，面向 Search“优化” 可能会成为灰产生态的一环，而这急需规则、法规的制定治理。

4. AI本质是什么

ReSearch让我重新审视"智能"的定义。当模型通过迭代搜索构建知识图谱时，它是否已经具备某种原始的意识？当它在推理链中插入<think>标签进行自我反思时，这种行为是否暗示着某种"机器直觉"？更重要的是，这种技术正在重塑人机关系。ReSearch不是简单地替代人类，而是成为认知的外延。有句话我忘记是谁说的，在哪里看到的了：“当AI成为人类思维的脚手架，我们解决问题的能力边界将被不断拓展”。

5. 向远看

ReSearch的潜力远未耗尽。我假想将其与多模态感知结合，让AI在视觉、听觉信息中主动检索关键线索；或者与时间序列数据融合，赋予模型预测未来的能力。更激进的想法是，将强化学习的奖励信号替换为基于人类反馈的道德框架，让AI在复杂伦理困境中学会权衡。它不仅处理信息，更理解信息的意义；它不仅回答问题，更知道如何提出正确的问题。当AI具备这种能力时，人类与机器的关系将不再是控制与被控制，或许应该是：共生与共创。

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