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论文

EigentSearch-Q+：用结构化推理工具增强深度研究智能体

EigentSearch-Q+: Enhancing Deep Research Agents with Structured Reasoning Tools

Boer Zhang, Mingyan Wu, Dongzhuoran Zhou, Yuqicheng Zhu, Wendong Fan, Puzhen Zhang, Zifeng Ding, Guohao Li, Yuan He
智能体系统Agent 工具调用

摘要

深度研究需要对网络证据进行推理以回答开放式问题，是AI智能体的核心能力。然而许多深度研究智能体仍依赖隐式、非结构化的搜索行为，导致冗余探索和脆弱的证据聚合。受Anthropic的“think”工具范式与信息检索文献洞察的启发，我们提出Q+，一组查询与证据处理工具，通过引导查询规划、监控搜索进度以及从长网页快照中抽取证据，使网络搜索更有章法。我们将Q+集成进Eigent的浏览器子智能体——Eigent是一个面向计算机使用的开源、可用于生产环境的多智能体系统——得到EigentSearch-Q+。在四个基准（SimpleQA-Verified、FRAMES、WebWalkerQA和XBench DeepSearch）上，对于GPT-4.1、GPT-5.1和Minimax M2.5模型后端，Q+分别将Eigent浏览器智能体按基准规模加权的平均准确率提升3.0、3.8和0.6个百分点（pp）。案例研究进一步表明，EigentSearch-Q+通过显式化搜索进度与证据处理，产生更连贯的工具调用轨迹。