論文の概要: Deep Research Agents: A Systematic Examination And Roadmap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18096v1
• Date: Sun, 22 Jun 2025 16:52:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.746477
• Title: Deep Research Agents: A Systematic Examination And Roadmap
• Title（参考訳）: Deep Research Agents: システムテストとロードマップ
• Authors: Yuxuan Huang, Yihang Chen, Haozheng Zhang, Kang Li, Meng Fang, Linyi Yang, Xiaoguang Li, Lifeng Shang, Songcen Xu, Jianye Hao, Kun Shao, Jun Wang,
• Abstract要約: Deep Research (DR) エージェントは複雑な多ターン情報研究タスクに取り組むように設計されている。 本稿では,DRエージェントを構成する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を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.04813794804377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid progress of Large Language Models (LLMs) has given rise to a new category of autonomous AI systems, referred to as Deep Research (DR) agents. These agents are designed to tackle complex, multi-turn informational research tasks by leveraging a combination of dynamic reasoning, adaptive long-horizon planning, multi-hop information retrieval, iterative tool use, and the generation of structured analytical reports. In this paper, we conduct a detailed analysis of the foundational technologies and architectural components that constitute Deep Research agents. We begin by reviewing information acquisition strategies, contrasting API-based retrieval methods with browser-based exploration. We then examine modular tool-use frameworks, including code execution, multimodal input processing, and the integration of Model Context Protocols (MCPs) to support extensibility and ecosystem development. To systematize existing approaches, we propose a taxonomy that differentiates between static and dynamic workflows, and we classify agent architectures based on planning strategies and agent composition, including single-agent and multi-agent configurations. We also provide a critical evaluation of current benchmarks, highlighting key limitations such as restricted access to external knowledge, sequential execution inefficiencies, and misalignment between evaluation metrics and the practical objectives of DR agents. Finally, we outline open challenges and promising directions for future research. A curated and continuously updated repository of DR agent research is available at: {https://github.com/ai-agents-2030/awesome-deep-research-agent}.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、Deep Research (DR)エージェントと呼ばれる自律型AIシステムの新たなカテゴリを生み出している。 これらのエージェントは、動的推論、適応長軸計画、マルチホップ情報検索、反復ツールの使用、構造化された分析レポートの生成を組み合わせることで、複雑な多ターン情報研究タスクに取り組むように設計されている。 本稿では,Deep Researchエージェントを構成する基礎技術とアーキテクチャコンポーネントについて,詳細な分析を行う。 我々はまず,APIベースの検索手法とブラウザによる探索とを対比して,情報取得戦略の見直しから始める。 次に、コード実行、マルチモーダル入力処理、拡張性とエコシステム開発をサポートするためのモデルコンテキストプロトコル(MCP)の統合など、モジュール化されたツール使用フレームワークについて検討する。 既存のアプローチを体系化するために,静的ワークフローと動的ワークフローを区別する分類法を提案し,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する。 また、外部知識へのアクセス制限、逐次実行の非効率性、評価指標とDRエージェントの実用的目的の誤調整などの重要な制約を強調し、現在のベンチマークに対する批判的な評価も提供する。 最後に、今後の研究に向けたオープンな課題と有望な方向性について概説する。 DRエージェント研究のキュレートされ、継続的に更新されたリポジトリは、以下の通りである。

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