Argus：面向可扩展深度研究代理的证据组装

深度研究代理在复杂信息检索任务中进展显著，但现有并行搜索常导致证据冗余而非互补。本文提出 Argus 系统，将研究视为拼图式证据组装过程。该系统由 Searcher 和 Navigator 协作：Searcher 通过 ReAct 交互收集特定子查询的证据轨迹；Navigator 维护共享证据图，识别缺失片段、调度 Searcher 补全，并基于完整图谱生成带来源追溯的最终答案。Navigator 经强化学习训练以执行验证、调度与综合，支持单或多 Searcher 并行无需重训。实验表明，Argus 在多个基准上显著优于现有专有代理。