IterSynth:角色解耦的深度搜索智能体,8B 模型超越此前最强同行
ZJU-REAL · hf · 2026-09-25
浙大 ZJU-REAL 团队提出 IterSynth，重新思考深度搜索智能体范式。
- 问题：现有 ReAct 式智能体存在角色耦合（单一策略同时负责规划、证据使用与综合）和上下文累积噪声两大缺陷
- 方法：Planner 与 Synthesizer 交替工作，用不断更新的摘要状态作为搜索的持久上下文；提出角色解耦策略优化 RDPO，结合结果奖励与回合级 rubric 评估进行角色特定的优势计算
- 结果：IterSynth-8B 在 BrowseComp、Xbench-DS 等五个长程深度搜索基准上平均 50.7 分，超过此前 ≤8B 最强智能体 +4.2%；作为通用提示范式，在前沿专有模型上也显著优于 ReAct 的零样本表现
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