W&D：扩展并行工具调用以实现高效深度研究智能体

深度研究智能体通过多步推理和网络信息检索自动化复杂任务。现有工作主要通过增加顺序思考步数扩展深度，而并行工具调用的宽度扩展潜力尚未被充分探索。本文提出“宽深”（W&D）研究智能体框架，利用内在并行工具调用在单步推理内协调工作负载，无需复杂的多智能体编排。研究表明，扩展宽度显著提升了深度研究基准的性能并减少了交互轮次。此外，文章分析了改进因素并探讨了多种工具调用调度器以优化策略，指出平衡宽度与深度是构建高效智能体的关键路径。