論文の概要: Flash-Searcher: Fast and Effective Web Agents via DAG-Based Parallel Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25301v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 17:39:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.24677
• Title: Flash-Searcher: Fast and Effective Web Agents via DAG-Based Parallel Execution
• Title（参考訳）: Flash-Searcher: DAGベースの並列実行による高速で効果的なWebエージェント
• Authors: Tianrui Qin, Qianben Chen, Sinuo Wang, He Xing, King Zhu, He Zhu, Dingfeng Shi, Xinxin Liu, Ge Zhang, Jiaheng Liu, Yuchen Eleanor Jiang, Xitong Gao, Wangchunshu Zhou,
• Abstract要約: Flash-Searcherは、新しい並列エージェント推論フレームワークである。 複雑なタスクを明示的な依存関係でサブタスクに分解し、独立した推論パスの同時実行を可能にする。 BrowseCompでは67.7%の精度で、xbench-DeepSearchでは83%、エージェントの実行手順は現在のフレームワークに比べて最大35%削減されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.7788770680643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in complex reasoning tasks when equipped with external tools. However, current frameworks predominantly rely on sequential processing, leading to inefficient execution particularly for tasks requiring extensive tool interaction. This paper introduces Flash-Searcher, a novel parallel agent reasoning framework that fundamentally reimagines the execution paradigm from sequential chains to directed acyclic graphs (DAGs). Flash-Searcher decomposes complex tasks into subtasks with explicit dependencies, enabling concurrent execution of independent reasoning paths while maintaining logical constraints. Through dynamic workflow optimization, our framework continuously refines the execution graph based on intermediate results, effectively integrating summary module. Comprehensive evaluations across multiple benchmarks demonstrate that Flash-Searcher consistently outperforms existing approaches. Specifically, it achieves 67.7% accuracy on BrowseComp and 83% on xbench-DeepSearch, while reducing agent execution steps by up to 35% compared to current frameworks. Furthermore, when distilling this parallel reasoning pipeline into single models, we observe substantial performance gains across diverse backbone architectures, underscoring the generalizability of our methodology. Our work thus represents a significant advance in agent architecture design, offering a more scalable and efficient paradigm for complex reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、外部ツールを備えた場合、複雑な推論タスクにおいて顕著な機能を示す。 しかし、現在のフレームワークは主にシーケンシャルな処理に依存しており、特に大規模なツールインタラクションを必要とするタスクに対して非効率な実行につながっている。 本稿では,並列エージェント推論フレームワークであるFlash-Searcherを紹介する。 Flash-Searcherは、複雑なタスクを明示的な依存関係を持つサブタスクに分解し、論理的制約を維持しながら独立した推論パスの同時実行を可能にする。 動的ワークフロー最適化により,このフレームワークは中間結果に基づいて実行グラフを改良し,要約モジュールを効果的に統合する。 複数のベンチマークにわたる総合的な評価は、Flash-Searcherが既存のアプローチを一貫して上回っていることを示している。 具体的には、BrowseCompで67.7%、xbench-DeepSearchで83%の精度を実現し、エージェントの実行手順を現在のフレームワークと比較して最大35%削減している。 さらに, この並列推論パイプラインを単一モデルに蒸留する場合, 種々のバックボーンアーキテクチャ間での大幅な性能向上を観察し, 方法論の一般化可能性を強調した。 私たちの作業はエージェントアーキテクチャ設計の大幅な進歩を表しており、複雑な推論タスクに対してよりスケーラブルで効率的なパラダイムを提供します。

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