Yunque DeepResearch テクニカルレポート
従来の自律型エージェントは、長期間のタスクにおいて文脈のノイズが増大し、些細なエラーが連鎖してシステム全体が停止する脆弱性や、機能拡張の難しさという課題を抱えていた。本報告で提案するYunque DeepResearchは、中央集権的なオーケストレーション、動的な文脈管理、能動的な監視モジュールを組み合わせた階層的かつモジュール化された堅牢なフレームワークである。 このシステムは、メインエージェントがタスクを分解して専門的なサブエージェントやツール群に割り当てる仕組みを持ち、完了した中間目標を意味的な要約に圧縮することで情報の過負荷を防ぎつつ、異常検知による自己修正を実現している。ブラウザ操作やデータ分析に特化したサブエージェントを統合することで、複雑で自由度の高いリサーチタスクにおいて高い適応能力を発揮する。 検証ではGAIAやHumanity’s Last Examなどの複数のベンチマークにおいて世界最高水準の性能を達成しており、再現可能な実装コードや応用事例を含めてオープンソースとして公開されることで、コミュニティ全体の研究開発を促進することを目指している。
