論文の概要: From Web Search towards Agentic Deep Research: Incentivizing Search with Reasoning Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18959v2
• Date: Thu, 26 Jun 2025 17:18:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 13:31:57.734664
• Title: From Web Search towards Agentic Deep Research: Incentivizing Search with Reasoning Agents
• Title（参考訳）: Web検索からエージェントディープリサーチへ:推論エージェントによる検索のインセンティブ
• Authors: Weizhi Zhang, Yangning Li, Yuanchen Bei, Junyu Luo, Guancheng Wan, Liangwei Yang, Chenxuan Xie, Yuyao Yang, Wei-Chieh Huang, Chunyu Miao, Henry Peng Zou, Xiao Luo, Yusheng Zhao, Yankai Chen, Chunkit Chan, Peilin Zhou, Xinyang Zhang, Chenwei Zhang, Jingbo Shang, Ming Zhang, Yangqiu Song, Irwin King, Philip S. Yu,
• Abstract要約: 推論とエージェント能力を備えた大規模言語モデル(LLM)は、エージェントディープリサーチ(Agenic Deep Research)と呼ばれる新しいパラダイムを取り入れている。 静的なWeb検索から,計画,探索,学習を行う対話型エージェントベースのシステムへの進化を辿ります。 我々はエージェントディープリサーチが既存のアプローチを著しく上回るだけでなく、将来の情報探索において支配的なパラダイムになることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.65646344634524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information retrieval is a cornerstone of modern knowledge acquisition, enabling billions of queries each day across diverse domains. However, traditional keyword-based search engines are increasingly inadequate for handling complex, multi-step information needs. Our position is that Large Language Models (LLMs), endowed with reasoning and agentic capabilities, are ushering in a new paradigm termed Agentic Deep Research. These systems transcend conventional information search techniques by tightly integrating autonomous reasoning, iterative retrieval, and information synthesis into a dynamic feedback loop. We trace the evolution from static web search to interactive, agent-based systems that plan, explore, and learn. We also introduce a test-time scaling law to formalize the impact of computational depth on reasoning and search. Supported by benchmark results and the rise of open-source implementations, we demonstrate that Agentic Deep Research not only significantly outperforms existing approaches, but is also poised to become the dominant paradigm for future information seeking. All the related resources, including industry products, research papers, benchmark datasets, and open-source implementations, are collected for the community in https://github.com/DavidZWZ/Awesome-Deep-Research.
• Abstract（参考訳）: 情報検索は、現代の知識獲得の基盤であり、様々なドメインで毎日何十億ものクエリを可能にする。 しかし、従来のキーワードベースの検索エンジンは、複雑で多段階の情報要求を扱うのに不適切である。 我々の立場では、推論とエージェント能力を備えたLarge Language Models (LLMs) が、エージェントディープリサーチと呼ばれる新しいパラダイムを取り入れている。 これらのシステムは、自律的推論、反復的検索、情報合成を動的フィードバックループに密に統合することにより、従来の情報検索手法を超越する。 静的なWeb検索から,計画,探索,学習を行う対話型エージェントベースのシステムへの進化を辿ります。 また、計算深度が推論や探索に与える影響を定式化するテストタイムスケーリング法を導入する。 ベンチマーク結果とオープンソース実装の台頭により,エージェントディープリサーチが既存のアプローチを著しく上回るだけでなく,将来的な情報検索の主流となることが実証されている。 業界製品、研究論文、ベンチマークデータセット、オープンソース実装を含む関連リソースはすべて、https://github.com/DavidZWZ/Awesome-Deep-Researchでコミュニティのために収集されている。

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