NYU 提出 DAGent:边评估边生长的深度研究智能体规划框架
newyorkuniversity · hf · 2026-10-02
纽约大学团队发布 DAGent,一个面向深度研究任务的 DAG 多智能体框架,核心创新是 Evaluate-then-Grow 增量规划:编排器(Orchestrator)按批次扩展任务图,每次扩展都依据已完成节点的置信度与不确定性信号,而非传统 Plan-then-Patch 式先定全图、失败后再修补——后者在证据最弱时承诺最强,后期修补浪费算力。
技术要点:
- 层级上下文层默认传播压缩的 QueryDocs,同时保留完整执行轨迹供按需召回;
- 记录的 DAG 拓扑支持结构化 RL 信号:DAGRPO(对 GRPO 的改编)在 Executor rollout 上注入拓扑条件信用分配,并对 Orchestrator 计划加结构合规正则。
结果:在 BrowseComp-Plus、GAIA、xbench-DeepSearch 上,Qwen3-235B-A22B 规模下超过最强开源基线 5.3/5.8/2.0 分,并在 4 个开源骨干上复现,也适用于 327K 上下文的 GPT-5;8B 规模下 DAGRPO 比同预算的 outcome-only GRPO 平均 Pass@1 高 3.0 分。同架构对比显示,证据条件化规划在更低 token/工具调用/步数下达到更高准确率。代码已开源。
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