PANINI-DR：基于生成语义工作区的可控深度研究框架
原文标题：PANINI-DR: Controlled Deep Research through Generative Semantic Workspaces
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研究者提出 PANINI-DR 多智能体框架，将整体研究协调与单个子问题的研究与验证分离，用基于生成语义工作区的共享空间记录子问题、依赖、发现与证据。在 BrowseComp-Plus、FRAMES、MoNaCo 上平均表现最佳，BrowseComp-Plus 准确率 73.3%，领先次优框架 16 个百分点。
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PANINI-DR 用共享语义工作区分工协调与验证，BrowseComp-Plus 准确率 73.3%，领先次优 16 个百分点。
- •框架把整体研究协调与单个子问题的研究、验证拆成独立角色，避免错误沿链条传播。
- •共享工作区基于 Generative Semantic Workspace，记录子问题、依赖、发现与证据。
- •在 BrowseComp-Plus、FRAMES、MoNaCo 三基准上平均表现最佳，对比七个现有框架。
- •BrowseComp-Plus 达 73.3% 准确率，比次优框架高 16.0 个百分点；难题上答题量约为次优两倍。
- •消融显示结构化规划与持久状态均带来提升。
为什么重要：深度研究智能体的瓶颈正从单步检索转向长链条状态管理，这套「协调—验证」分离架构与 16 个百分点的差距，为后续框架设计提供了可复现的对照基线。
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