論文の概要: WideSeek: Advancing Wide Research via Multi-Agent Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02636v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 18:32:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:14.998538
• Title: WideSeek: Advancing Wide Research via Multi-Agent Scaling
• Title（参考訳）: WideSeek: マルチエージェントスケーリングによる広範な研究の促進
• Authors: Ziyang Huang, Haolin Ren, Xiaowei Yuan, Jiawei Wang, Zhongtao Jiang, Kun Xu, Shizhu He, Jun Zhao, Kang Liu,
• Abstract要約: ワイドリサーチ(英: Wide Research)は、複雑な制約の下で複雑な情報を並列に合成・合成するためのパラダイムである。 データパイプラインとエージェント最適化という2つの観点から、ワイドリサーチを深く掘り下げています。 まず、厳密な多相データパイプラインを用いて構築されたベンチマークであるWideSeekBenchを作成し、ターゲット情報ボリュームの多様性を保証する。 第2に,タスク要求に基づいて並列サブエージェントを自律的にフォークできる動的階層型マルチエージェントアーキテクチャであるWideSeekを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.02742625120584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Search intelligence is evolving from Deep Research to Wide Research, a paradigm essential for retrieving and synthesizing comprehensive information under complex constraints in parallel. However, progress in this field is impeded by the lack of dedicated benchmarks and optimization methodologies for search breadth. To address these challenges, we take a deep dive into Wide Research from two perspectives: Data Pipeline and Agent Optimization. First, we produce WideSeekBench, a General Broad Information Seeking (GBIS) benchmark constructed via a rigorous multi-phase data pipeline to ensure diversity across the target information volume, logical constraints, and domains. Second, we introduce WideSeek, a dynamic hierarchical multi-agent architecture that can autonomously fork parallel sub-agents based on task requirements. Furthermore, we design a unified training framework that linearizes multi-agent trajectories and optimizes the system using end-to-end RL. Experimental results demonstrate the effectiveness of WideSeek and multi-agent RL, highlighting that scaling the number of agents is a promising direction for advancing the Wide Research paradigm.
• Abstract（参考訳）: 検索インテリジェンス(英語版)は、複雑な制約下での包括的な情報の検索と合成に不可欠なパラダイムであるディープリサーチからワイドリサーチへと進化している。 しかし,この分野での進歩は,探索幅の専用ベンチマークや最適化手法の欠如によって妨げられている。 これらの課題に対処するため、データパイプラインとエージェント最適化という2つの視点から、ワイドリサーチを深く掘り下げています。 まず、ターゲット情報量、論理的制約、ドメイン間の多様性を保証するために、厳密な多相データパイプラインによって構築された汎用ブロード情報探索(GBIS)ベンチマークであるWideSeekBenchを作成する。 第2に,タスク要求に基づいて並列サブエージェントを自律的にフォークできる動的階層型マルチエージェントアーキテクチャであるWideSeekを紹介する。 さらに,マルチエージェントトラジェクトリを線形化し,エンドツーエンドのRLを用いてシステムを最適化する統合トレーニングフレームワークを設計する。 実験によりワイドシークとマルチエージェントRLの有効性が示され、エージェントの数を拡大することがワイドリサーチパラダイムの進歩の有望な方向であることを強調した。

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