論文の概要: FlowSearch: Advancing deep research with dynamic structured knowledge flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08521v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 17:48:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.269969
• Title: FlowSearch: Advancing deep research with dynamic structured knowledge flow
• Title（参考訳）: FlowSearch: 動的構造化知識フローによる深層研究の促進
• Authors: Yusong Hu, Runmin Ma, Yue Fan, Jinxin Shi, Zongsheng Cao, Yuhao Zhou, Jiakang Yuan, Xiangchao Yan, Wenlong Zhang, Lei Bai, Bo Zhang,
• Abstract要約: FlowSearchはマルチエージェントフレームワークで、動的に構造化された知識フローを構築し、進化させ、サブタスクの実行と推論を促進する。 GAIA、HLE、GPQA、TRQAなど、一般的なベンチマークと科学ベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.253927148325566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep research is an inherently challenging task that demands both breadth and depth of thinking. It involves navigating diverse knowledge spaces and reasoning over complex, multi-step dependencies, which presents substantial challenges for agentic systems. To address this, we propose FlowSearch, a multi-agent framework that actively constructs and evolves a dynamic structured knowledge flow to drive subtask execution and reasoning. FlowSearch is capable of strategically planning and expanding the knowledge flow to enable parallel exploration and hierarchical task decomposition, while also adjusting the knowledge flow in real time based on feedback from intermediate reasoning outcomes and insights. FlowSearch achieves state-of-the-art performance on both general and scientific benchmarks, including GAIA, HLE, GPQA and TRQA, demonstrating its effectiveness in multi-disciplinary research scenarios and its potential to advance scientific discovery. The code is available at https://github.com/Alpha-Innovator/InternAgent.
• Abstract（参考訳）: 深層研究は本質的に困難な課題であり、思考の幅と深さの両方を必要とする。 多様な知識空間をナビゲートし、複雑で多段階の依存関係を推論する。 そこで本研究では,動的構造化知識フローを積極的に構築し,進化させ,サブタスクの実行と推論を促進するマルチエージェントフレームワークであるFlowSearchを提案する。 FlowSearchは、並列探索と階層的なタスク分解を可能にするために、戦略的に知識フローを計画および拡張すると同時に、中間的推論結果と洞察からのフィードバックに基づいて、知識フローをリアルタイムで調整する。 FlowSearchはGAIA、HLE、GPQA、TRQAといった一般および科学ベンチマークの最先端のパフォーマンスを達成し、多分野の研究シナリオにおけるその効果と科学的発見を促進する可能性を示している。 コードはhttps://github.com/Alpha-Innovator/InternAgent.comで公開されている。

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