PolarSeeker/OpenSeeker

何を解決するか

OpenSeekerは、最先端の検索エージェントにおける透明性とアクセスの欠如に対処します。多くの高性能な検索エージェントは存在しますが、そのトレーニングデータはしばしば非公開です。OpenSeekerは、完全にオープンソース化されたトレーニングデータとモデルを提供し、複雑な情報探索タスクに向けた高度な検索エージェントの構築・展開を民主化します。

動作方法

OpenSeekerはReActベースの検索エージェントアーキテクチャを使用しています。Qwen3-30Bに基づく微調整済みモデル（v1 および v2）を提供しており、専門的なデータセット上でSupervised Fine-Tuning（SFT）によりトレーニングされています。システムは外部ツールと統合して検索および情報取得を実行します：

• 検索およびページ訪問ツール：エージェントがウェブを検索し、特定のページにアクセスできるようにします。
• E2B Sandbox：OpenSeeker-v2はE2Bサンドボックスツールを統合し、拡張された機能を実現します。
• 評価フレームワーク：BrowseCompやxbenchなどのさまざまなベンチマークでパフォーマンスを評価するためのスクリプトを含みます。

対象ユーザー

このプロジェクトは、閉鎖型トレーニングパイプラインに依存せずに、最先端のオープンソース検索エージェントの構築・評価・展開を希望する研究者や開発者向けです。

特徴

• 完全にオープンソース：高性能を達成するために使用されたモデルと完全なトレーニングデータを提供します。
• SOTAパフォーマンス：BrowseCompやHumanity’s Last Examなどのベンチマークにおいて、30BスケールのReActベース検索エージェントの中で最先端の結果を達成しています。
• ツール拡張：E2Bを介してウェブ検索、ページ訪問、サンドボックス実行をサポートします。
• 学術的起源：完全に学術チームによる最初の研究であり、トレーニングデータをすべてオープンソース化しながらSOTAの検索エージェントパフォーマンスを達成しました。