精选理由
做深度研究智能体或搜索系统的团队，终于有了解决并行搜索证据重复和上下文瓶颈的方案——Argus 用拼图式组装替代暴力搜索，效率提升明显，值得在复杂信息检索任务中尝试。
Argus 提出了一种新的深度研究方法，通过 Searcher 和 Navigator 两个智能体协作，将研究任务视为拼图组装而非暴力并行搜索。Navigator 维护共享证据图，验证缺失信息并调度 Searcher 收集，最终生成带来源追踪的答案。在 35B-A3B MoE 模型上，单 Searcher 提升 5.5 分，8 个并行 Searcher 提升 12.7 分，64 个 Searcher 在 BrowseComp 上达到 86.2，超越所有专有智能体，且 Navigator 推理上下文保持在 21.5K tokens 以内。该方法解决了并行搜索中证据重复和上下文超限的问题。
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Argus 提出了一种新的深度研究方法，通过 Searcher 和 Navigator 两个智能体协作，将研究任务视为拼图组装而非暴力并行搜索。Navigator 维护共享证据图，验证缺失信息并调度 Searcher 收集，最终生成带来源追踪的答案。在 35B-A3B MoE 模型上，单 Searcher 提升 5.5 分，8 个并行 Searcher 提升 12.7 分，64 个 Searcher 在 BrowseComp 上达到 86.2，超越所有专有智能体，且 Navigator 推理上下文保持在 21.5K tokens 以内。该方法解决了并行搜索中证据重复和上下文超限的问题。
Deep research agents have achieved remarkable progress on complex information seeking tasks. Even long ReAct style rollouts explore only a single trajectory, while recent state of the art systems scale inference time com…