Deep Research Long-Horizon Planning Trajectory Synthesis Agent Benchmark
摘要

深度研究智能体旨在通过长程规划、证据收集、推理及报告生成来解决复杂知识密集型任务。针对现有数据集过于侧重搜索和封闭问答的局限,本文提出了一种统一的轨迹构建范式,结合封闭问答与开放探索。该框架包含基于图的任务表述、智能体轨迹展开及多维验证,能够合成涵盖长链推理、报告写作及技能使用的高质量轨迹。实验表明,S1-DeepResearch-32B 在多项基准测试中达到开源模型最先进水平,突显了联合建模信息获取、知识综合与规划行为的重要性。

AI 推荐理由

论文核心解决长程研究中的规划问题,强调任务分解与多步计划生成。

研究机构
XScience Lab
论文信息
作者 Yao Dong, Xinglin Xiao, Liwei Dong, Xinlong Jin, Zhengbo Li et al.
发布日期 2026-06-13
arXiv ID 2606.15367
相关性评分 9/10 (高度相关)