論文の概要: Characterizing Web Search by Conversational LLM Agents: From Search Decisions and Strategies to Results and Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19244v1
• Date: Wed, 16 Sep 2026 17:56:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.970325
• Title: Characterizing Web Search by Conversational LLM Agents: From Search Decisions and Strategies to Results and Responses
• Title（参考訳）: 会話型LLMエージェントによるWeb検索の特徴:検索決定と戦略から結果と応答へ
• Abstract要約: 4つの主要な対話プラットフォーム(ChatGPT、Claude、Grok、DeepSeek)におけるWeb検索に関する最初の研究を紹介する。 本稿では,Web検索を起動するエージェント決定の質,クエリを定式化するための戦略,検索結果における潜在的ドメイン嗜好,検索結果を接地応答に変換する際の選択について検討する。 我々の発見は、対話検索に最適化された未来のAIエージェントとWeb検索ツールの設計に重要な意味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.996877545338494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conversational LLM agents increasingly rely on Web search, yet the end-to-end lifecycle of agentic search remains poorly understood. We present the first study of Web search across four major conversational platforms (ChatGPT, Claude, Grok, and DeepSeek), combining real-world user interactions (invivo) with controlled experiments using the same platform's models by their APIs (invitro). We investigate the quality of agentic decisions to invoke Web search, their strategies to formulate queries, the potential domain preferences in the search results they receive, and the choices they make when transforming search results into grounded responses. We find that Web-search decisions vary substantially across platforms and models, while more frequent Web-search invocation does not necessarily yield better response quality. We further show that conversational agents employ different complex querying strategies and that platform specific search engines return search results from their preferred domains. Finally, although responses are largely grounded in search results, some claims rely on uncited search results, raising concerns about attribution and reliability. Our findings have important implications for the design of future AI agents and Web search tools optimized for conversational retrieval.
• Abstract（参考訳）: 会話型LLMエージェントはますますWeb検索に依存しているが、エージェント検索のエンドツーエンドライフサイクルは理解されていない。 本稿では,4つの主要な対話プラットフォーム(ChatGPT,Claude,Grok,DeepSeek)におけるWeb検索に関する最初の研究について紹介する。 本稿では,Web検索を起動するエージェント決定の質,クエリを定式化するための戦略,検索結果における潜在的ドメイン嗜好,検索結果を接地応答に変換する際の選択について検討する。 Web検索の判断はプラットフォームやモデルによって大きく異なるが,より頻繁なWeb検索の実行は必ずしも応答品質を向上するとは限らない。 さらに,対話エージェントは複雑なクエリ戦略を多用し,プラットフォーム固有の検索エンジンが好みのドメインから検索結果を返すことを示す。 最後に、回答は主として検索結果に基礎を置いているが、一部の主張は無意味な検索結果に依存しており、帰属と信頼性に関する懸念を提起している。 我々の発見は、対話検索に最適化された未来のAIエージェントとWeb検索ツールの設計に重要な意味を持つ。

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