ProductResearch：通过多智能体合成轨迹蒸馏训练电商深度研究智能体

针对现有电商购物智能体缺乏交互深度与上下文广度的问题，本文提出 ProductResearch 框架。该框架利用用户智能体推断意图，并通过监督智能体协调研究智能体，生成高保真、长程的工具使用合成轨迹。经反思内化过程蒸馏后，这些数据用于微调 LLM 智能体。实验表明，基于此数据微调的紧凑 MoE 模型在回复全面性、研究深度及用户效用上显著提升，接近前沿专有系统性能，确立了多智能体合成轨迹训练的有效范式。