Recent advances in Tool-Integrated Large Language Models have made web search a core capability of information-seeking agents. However, as interaction histories grow, agents increasingly struggle to track task progress. When search attempts fail to yield useful evidence, current single- and multi-agent systems can become trapped in repetitive loops, wasting search budgets and ultimately compromisi

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [SearchOS-V1: Towards Robust Open-Domain Information-Seeking ](https://arxiv.org/abs/2607.15257v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Yuyao Zhang, Junjie Gao, Zhengxian Wu, Jiaming Fan, Jin Zhang, Shihan Ma, Yao Yao, Weiran Qi, Chuyan Jin, Guiyu Ma, Xingzhong Xu, Kai Yang, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
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⏱️ 2026-07-17 14:01