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Deep Research Agents: A Systematic Examination And Roadmap

Created by
  • Haebom

作者

Yuxuan Huang, Yihang Chen, Haozheng Zhang, Kang Li, Huichi Zhou, Meng Fang, Linyi Yang, Xiaoguang Li, Lifeng Shang, Songcen Xu, Jianye Hao, Kun Shao, Jun Wang

概要

本稿では、深層研究（DR）エージェントの基礎技術とアーキテクチャコンポーネントの詳細な分析について説明します。 DRエージェントは、動的推論、適応的長期計画、多段階情報検索、反復ツールの使用、構造化分析レポートの生成を組み合わせて、複雑で複数の段階にわたる情報研究作業を実行するように設計された自律型AIシステムです。論文では、APIベースの検索方法とブラウザベースのナビゲーションの比較、コード実行、マルチモード入力処理、スケーラビリティ、エコシステムの開発をサポートするモデルコンテキストプロトコル（MCP）統合など、モジュール式ツールの使用フレームワークを検討します。静的ワークフローと動的ワークフローを区別する分類スキームを提案し、単一エージェントおよびマルチエージェント構成を含む計画戦略とエージェント構成に基づいてエージェントアーキテクチャを分類します。また、外部知識へのアクセス制限、逐次実行の非効率性、評価尺度とDRエージェントの実際の目標との間の不一致など、現在のベンチマークの主な制限を強調し、今後の研究のためのオープンな課題と有望な方向を提示します。継続的に更新されるDRエージェントリサーチリポジトリ（{ https://github.com/ai-agents-2030/awesome-deep-research-agent}）も提供しています。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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DRエージェントの基礎技術とアーキテクチャの体系的な分析を提供します。
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APIベースおよびブラウザベースの情報取得戦略、モジュラーツール使用フレームワーク、さまざまなエージェントアーキテクチャへの洞察を提供します。
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DRエージェント研究のための分類システムとベンチマークのLimitationsを提示します。
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今後の研究のためのオープンな課題と有望な方向性を提示します。
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DRエージェント研究のためのコミュニティベースのリポジトリを提供します。
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Limitations：
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現在、ベンチマークの限られた外部知識へのアクセス、逐次実行の非効率性、評価尺度と実際の目標との間の不一致などの問題を指摘していますが、これを解決するための具体的な方法は示していません。
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さまざまなDRエージェントアーキテクチャが分類されていますが、各アーキテクチャの長所と短所の比較分析が不足しています。
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論文で提示された分類体系とベンチマークの客観性と一般化の可能性についてのさらなる検証が必要です。
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