锚点实体锚定至源图像，从而抑制单步检索捷径，鼓励智能体学习多跳搜索与推理行为。管道产出 SearchVL-SFT-36k 数据集用于监督微调，平均每轨迹包含 6.3 次工具调用。同时，随机选取 10% 数据应用模糊、下采样等降质处理，配对增强工具，诱导“边思考边处理图像”的行为。工具环境超越仅检索的智能体，统一文本搜索、图像搜索、OCR、裁剪、锐化、超分辨率与透视校正等功能。这允许智能体在查询外部

Xiv 平台发表，介绍了 OpenSearch-VL 方案，用于训练前沿多模态深度搜索智能体。研究构建了高质量数据管道，通过维基百科路径采样与模糊实体重写减少检索捷径，产出 SearchVL-SFT-36k 等数据集。研究团队指出，目前阻碍前沿多模态搜索智能体进化的最大瓶颈，在于高质量的训练数据。现有顶尖系统多由商业公司主导，其数据来源、过滤标准与工具使用轨迹均属私有，阻碍了先进能力的复现与系统性

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