OpenResearcher: Инновационный подход к разработке долгосрочных исследовательских траекторий

Разработка глубоких исследовательских агентов требует создания обширных траекторий, которые сочетают поиск, сбор доказательств и сложное рассуждение. Традиционные методы сбора данных часто зависят от собственных веб-API, что приводит к проблемам с масштабируемостью, стабильностью и воспроизводимостью. OpenResearcher решает эти проблемы, предоставляя полностью воспроизводимый конвейер, который отделяет начальную настройку корпуса от синтеза многоповоротных траекторий. Эта система работает полностью оффлайн, используя три основные функции браузера: поиск, открытие и нахождение, в обширном корпусе из 15 миллионов документов. Используя модель GPT-OSS-120B, OpenResearcher успешно генерирует более 97 000 траекторий, многие из которых включают более 100 вызовов инструментов. Тонкая настройка модели 30B-A3B на этих траекториях привела к значительному увеличению точности на 34 пункта по сравнению с эталоном BrowseComp-Plus, достигнув 54,8% точности. Оффлайн-природа среды позволяет проводить тщательный анализ, предоставляя ценные идеи по проектированию глубоких исследовательских конвейеров. Конвейер OpenResearcher, а также синтезированные траектории и контрольные точки модели доступны на https://github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher.