論文の概要: BrowseMaster: Towards Scalable Web Browsing via Tool-Augmented Programmatic Agent Pair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09129v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 17:56:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.537028
• Title: BrowseMaster: Towards Scalable Web Browsing via Tool-Augmented Programmatic Agent Pair
• Title（参考訳）: BrowseMaster: ツール拡張プログラムエージェントペアによるスケーラブルなWebブラウザの実現
• Authors: Xianghe Pang, Shuo Tang, Rui Ye, Yuwen Du, Yaxin Du, Siheng Chen,
• Abstract要約: 現在の大規模言語モデル(M)ベースのエージェントは,探索幅の制限や推論深度によるバランスの達成に苦慮している。 拡張プランナー-実行エージェントペアを中心に構築されたBrowseMasterフレームワークを提案する。 英語と中国語のテストでは、BrowseMasterはオープンなベンチマークとプロプライエタリなベースラインを一貫して上回り、BrowseComp-enで3点、BrowseComp-zhで46.5点を記録している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.052062258597225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective information seeking in the vast and ever-growing digital landscape requires balancing expansive search with strategic reasoning. Current large language model (LLM)-based agents struggle to achieve this balance due to limitations in search breadth and reasoning depth, where slow, serial querying restricts coverage of relevant sources and noisy raw inputs disrupt the continuity of multi-step reasoning. To address these challenges, we propose BrowseMaster, a scalable framework built around a programmatically augmented planner-executor agent pair. The planner formulates and adapts search strategies based on task constraints, while the executor conducts efficient, targeted retrieval to supply the planner with concise, relevant evidence. This division of labor preserves coherent, long-horizon reasoning while sustaining broad and systematic exploration, overcoming the trade-off that limits existing agents. Extensive experiments on challenging English and Chinese benchmarks show that BrowseMaster consistently outperforms open-source and proprietary baselines, achieving scores of 30.0 on BrowseComp-en and 46.5 on BrowseComp-zh, which demonstrates its strong capability in complex, reasoning-heavy information-seeking tasks at scale.
• Abstract（参考訳）: 巨大で成長を続けるデジタルランドスケープで効果的な情報を求めるには、広範にわたる検索と戦略的推論のバランスが必要である。 現在の大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、検索幅の制限と推論深度のためにこのバランスを達成するのに苦労し、遅いシリアルクエリは関連するソースのカバレッジを制限し、ノイズの多い生入力は多段階推論の連続性を阻害する。 これらの課題に対処するために、プログラム的に拡張されたプランナー-実行エージェントペアを中心に構築されたスケーラブルなフレームワークであるBrowseMasterを提案する。 プランナーはタスク制約に基づいて探索戦略を定式化し適応し、実行者は効率的な目標探索を行い、プランナーに簡潔で適切な証拠を提供する。 この分業は、広範かつ体系的な探検を継続しながら、一貫性のある長期水平推論を維持し、既存のエージェントを制限するトレードオフを克服する。 BrowseMasterはBrowseComp-enで30.0点、BrowseComp-zhで46.5点を記録した。

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