論文の概要: Decoupled Planning and Execution: A Hierarchical Reasoning Framework for Deep Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02652v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 14:18:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:16.386528
• Title: Decoupled Planning and Execution: A Hierarchical Reasoning Framework for Deep Search
• Title（参考訳）: Decoupled Planning and Execution: ディープサーチのための階層的推論フレームワーク
• Authors: Jiajie Jin, Xiaoxi Li, Guanting Dong, Yuyao Zhang, Yutao Zhu, Yang Zhao, Hongjin Qian, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: HiRAは、戦略的な計画と専門的な実行を分離する階層的なフレームワークである。 提案手法では,複雑な探索タスクを集中サブタスクに分解し,各サブタスクを外部ツールと推論機能を備えたドメイン固有エージェントに割り当てる。 4つの複雑なクロスモーダルなディープ・サーチ・ベンチマークの実験により、HiRAは最先端のRAGとエージェント・ベース・システムを大きく上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.988785260110248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Complex information needs in real-world search scenarios demand deep reasoning and knowledge synthesis across diverse sources, which traditional retrieval-augmented generation (RAG) pipelines struggle to address effectively. Current reasoning-based approaches suffer from a fundamental limitation: they use a single model to handle both high-level planning and detailed execution, leading to inefficient reasoning and limited scalability. In this paper, we introduce HiRA, a hierarchical framework that separates strategic planning from specialized execution. Our approach decomposes complex search tasks into focused subtasks, assigns each subtask to domain-specific agents equipped with external tools and reasoning capabilities, and coordinates the results through a structured integration mechanism. This separation prevents execution details from disrupting high-level reasoning while enabling the system to leverage specialized expertise for different types of information processing. Experiments on four complex, cross-modal deep search benchmarks demonstrate that HiRA significantly outperforms state-of-the-art RAG and agent-based systems. Our results show improvements in both answer quality and system efficiency, highlighting the effectiveness of decoupled planning and execution for multi-step information seeking tasks. Our code is available at https://github.com/ignorejjj/HiRA.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の検索シナリオにおいて複雑な情報を必要とするのは、従来の検索強化世代(RAG)パイプラインが効果的に対処するのに苦労する様々なソースにわたる深い推論と知識合成である。 現在の推論ベースのアプローチは基本的な制限に悩まされており、高いレベルの計画と詳細な実行の両方を扱うために単一のモデルを使用するため、非効率な推論とスケーラビリティが制限される。 本稿では,戦略計画と特殊実行を分離する階層的枠組みであるHiRAを紹介する。 提案手法は,複雑な探索タスクを集中サブタスクに分解し,各サブタスクを外部ツールと推論機能を備えたドメイン固有エージェントに割り当て,構造化された統合機構を通じて結果をコーディネートする。 この分離により、実行の詳細がハイレベルな推論を乱すのを防ぎ、システムは様々な種類の情報処理の専門知識を活用できる。 4つの複雑なクロスモーダルなディープ・サーチ・ベンチマークの実験により、HiRAは最先端のRAGとエージェント・ベース・システムを大きく上回っていることが示された。 本研究は,多段階情報探索タスクにおける解答品質とシステム効率の両面での改善を示し,解答計画と実行の有効性を強調した。 私たちのコードはhttps://github.com/ignorejjj/HiRA.comで公開されています。

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