論文の概要: WebWeaver: Structuring Web-Scale Evidence with Dynamic Outlines for Open-Ended Deep Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13312v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 17:57:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.221699
• Title: WebWeaver: Structuring Web-Scale Evidence with Dynamic Outlines for Open-Ended Deep Research
• Title（参考訳）: WebWeaver: オープンソースのDeep Researchのための動的アウトラインによるWebスケールエビデンスの構築
• Authors: Zijian Li, Xin Guan, Bo Zhang, Shen Huang, Houquan Zhou, Shaopeng Lai, Ming Yan, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Jun Zhang, Jingren Zhou,
• Abstract要約: 本稿では、AIエージェントが膨大なWebスケール情報を洞察に富むレポートに合成しなければならない複雑な課題である、オープンエンドディープリサーチ(OEDR)に取り組む。 人間の研究プロセスをエミュレートする新しいデュアルエージェントフレームワークであるWebWeaverを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.58638285105971
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This paper tackles open-ended deep research (OEDR), a complex challenge where AI agents must synthesize vast web-scale information into insightful reports. Current approaches are plagued by dual-fold limitations: static research pipelines that decouple planning from evidence acquisition and one-shot generation paradigms that easily suffer from long-context failure issues like "loss in the middle" and hallucinations. To address these challenges, we introduce WebWeaver, a novel dual-agent framework that emulates the human research process. The planner operates in a dynamic cycle, iteratively interleaving evidence acquisition with outline optimization to produce a comprehensive, source-grounded outline linking to a memory bank of evidence. The writer then executes a hierarchical retrieval and writing process, composing the report section by section. By performing targeted retrieval of only the necessary evidence from the memory bank for each part, it effectively mitigates long-context issues. Our framework establishes a new state-of-the-art across major OEDR benchmarks, including DeepResearch Bench, DeepConsult, and DeepResearchGym. These results validate our human-centric, iterative methodology, demonstrating that adaptive planning and focused synthesis are crucial for producing high-quality, reliable, and well-structured reports.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、AIエージェントが膨大なWebスケール情報を洞察に富むレポートに合成しなければならない複雑な課題である、オープンエンドディープリサーチ(OEDR)に取り組む。 静的研究パイプラインは、エビデンス獲得からプランニングを分離し、"中間の損失"や幻覚といった、コンテキストの長い障害問題に容易に悩まされるワンショット生成パラダイムである。 これらの課題に対処するために、人間の研究プロセスをエミュレートする新しいデュアルエージェントフレームワークであるWebWeaverを紹介します。 プランナーは動的サイクルで動作し、エビデンスの獲得を反復的にインターリーブしてアウトライン最適化を行い、エビデンスのメモリバンクにリンクする包括的でソース地上のアウトラインを生成する。 その後、ライターは階層的な検索および書き込み処理を行い、レポートセクションをセクション別に構成する。 各部分のメモリバンクから必要なエビデンスのみをターゲットとして検索することにより、長文問題を効果的に軽減する。 私たちのフレームワークは、DeepResearch Bench、DeepConsult、DeepResearchGymなど、主要なOEDRベンチマークにまたがる最先端の新たなベンチマークを確立しています。 これらの結果は、私たちの人間中心の反復的方法論を検証し、適応的計画と集中型合成が高品質で信頼性があり、構造化されたレポートの作成に不可欠であることを示す。

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