論文の概要: InterDeepResearch: Enabling Human-Agent Collaborative Information Seeking through Interactive Deep Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12608v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 03:23:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:11.873722
• Title: InterDeepResearch: Enabling Human-Agent Collaborative Information Seeking through Interactive Deep Research
• Title（参考訳）: InterDeepResearch: 対話型ディープリサーチによる人間工学的コラボレーション情報の活用
• Authors: Bo Pan, Lunke Pan, Yitao Zhou, Qi Jiang, Zhen Wen, Minfeng Zhu, Wei Chen,
• Abstract要約: 本稿では,エージェント研究プロセスにおける人間とループのコラボレーションの欠如について論じる。 我々は、専用の研究コンテキスト管理フレームワークによって支援されたインタラクティブなディープリサーチシステムであるInterDeepResearchを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.005603288497397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep research systems powered by LLM agents have transformed complex information seeking by automating the iterative retrieval, filtering, and synthesis of insights from massive-scale web sources. However, existing systems predominantly follow an autonomous "query-to-report" paradigm, limiting users to a passive role and failing to integrate their personal insights, contextual knowledge, and evolving research intents. This paper addresses the lack of human-in-the-loop collaboration in the agentic research process. Through a formative study, we identify that current systems hinder effective human-agent collaboration in terms of process observability, real-time steerability, and context navigation efficiency. Informed by these findings, we propose InterDeepResearch, an interactive deep research system backed by a dedicated research context management framework. The framework organizes research context into a hierarchical architecture with three levels (information, actions, and sessions), enabling dynamic context reduction to prevent LLM context exhaustion and cross-action backtracing for evidence provenance. Built upon this framework, the system interface integrates three coordinated views for visual sensemaking, and dedicated interaction mechanisms for interactive research context navigation. Evaluation on the Xbench-DeepSearch-v1 and Seal-0 benchmarks shows that InterDeepResearch achieves competitive performance compared to state-of-the-art deep research systems, while a formal user study demonstrates its effectiveness in supporting human-agent collaborative information seeking. Project page with system demo: https://github.com/bopan3/InterDeepResearch.
• Abstract（参考訳）: LLMエージェントを利用したディープリサーチシステムは、大規模なWebソースからの洞察の反復的検索、フィルタリング、および合成を自動化することで、複雑な情報検索を変換している。 しかし、既存のシステムは、主に自律的な「クエリ・トゥ・レポート」パラダイムに従い、ユーザーを受動的な役割に制限し、個人の洞察、文脈的知識、研究意図の進化を統合できない。 本稿では,エージェント研究プロセスにおける人間とループのコラボレーションの欠如について論じる。 本研究では,プロセスの可観測性,リアルタイムのステアビリティ,コンテキストナビゲーションの効率性の観点から,現在のシステムが効果的な人間とエージェントの協調を妨げていることを確認した。 これらの知見を反映して,専用の研究コンテキスト管理フレームワークを基盤とした対話型深層研究システムであるInterDeepResearchを提案する。 このフレームワークは、研究コンテキストを3つのレベル(情報、アクション、セッション)の階層アーキテクチャに整理し、動的コンテキストの削減を可能にして、LCMコンテキストの枯渇や、証拠証明のためのクロスアクションのバックトレースを防止する。 このフレームワークに基づいて構築されたシステムインタフェースは、視覚センス作成のための3つの協調ビューと、インタラクティブな研究コンテキストナビゲーションのための専用のインタラクションメカニズムを統合している。 Xbench-DeepSearch-v1 と Seal-0 ベンチマークの評価では、InterDeepResearch は最先端のディープリサーチシステムと比較して競争性能が向上している。 Project page with system demo: https://github.com/bopan3/InterDeepResearch

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