Agentic Deep Research新范式，推理能力再突破，可信度增加，蚂蚁安全团队出品

尽管 LLM 的能力与日俱增，但其在复杂任务上的表现仍受限于静态的内部知识。为从根本上解决这一限制，突破 AI 能力界限，业界研究者们提出了 Agentic Deep Research 系统，在该系统中基于 LLM 的 Agent 通过自主推理、调用搜索引擎和迭代地整合信息来给出全面、有深度且正确性有保障的解 决方案。 OpenAI 和 Google 的研究者们总结了 Agentic Deep Researcher 的几大优势：（1）深入的问题理解能力（Comprehensive Understanding）：能够处 理复杂、多跳的用户提问；（2）强大的信息整合能力（Enhanced Synthesis）：能够将广泛甚至冲突的信息源整合为合理的输出；（3）减轻用户的认知 负担（Reduced User Effort）：整个 research 过程完全自主，不需要用户的过多干预。 现存最先进的 Agentic Deep Research 系统往往基于由可验证结果奖励指导的强化学习训练，尽管该训练范式带来了显著的性能收益，但仍存在以下核心 问题： 方法介绍 以上两个限制限制了 Agentic Deep Resea ...