Обновление LongSeeker: эластичная оркестровка контекста для агентов поиска с большим горизонтом — 27 мая: модель обновлена. Используйте последнюю версию для оценки и развертывания. LongSeeker — это агент поиска с большим горизонтом, который представляет Context-ReAct, новую парадигму гибкой оркестровки контекста. В отличие от стандартных агентов ReAct, которые пассивно накапливают наблюдения, LongSeeker динамически изменяет свой рабочий контекст, используя пять атомарных метаопераций: «Пропустить», «Сжать», «Откатить», «Фрагмент» и «Удалить». Это позволяет агенту сохранять важные данные, обобщать полученную информацию, отбрасывать бесполезные ветки и контролировать размер контекста, обеспечивая надежные и эффективные долгосрочные рассуждения. — Высокая производительность поиска на больших горизонтах: LongSeeker достигает 61,5 в BrowseComp, 62,5 в BrowseComp-ZH, 78,0 в xbench-2505 и 77,7 в GAIA-text, демонстрируя конкурентоспособность как в веб-поиске, так и в общих тестах агентов. — Эластичная оркестровка контекста для поисковых агентов: мы представляем Context-ReAct, новую агентную парадигму, которая совместно генерирует рассуждения, контекстные метаоперации и вызовы инструментов, позволяя агентам динамически решать, когда, где и как изменить свою…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: PolarSeeker
Теги: qwen3_moe, agent, open-source, OpenSeeker, deep-research, conversational, en, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 60
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
