antins-labs/SearchOS

何を解決するか

SearchOSは、長期間のAI検索タスクにおける一般的な失敗を解決します。具体的には、会話履歴に情報が消失する不透明なプロセス、同じデータを繰り返し検索するループ、検索と要約の両方を同時に行うのが困難な役割の曖昧さ、およびボット防止壁やログインゲートの向こう側のデータにアクセスできない問題です。

仕組み

SearchOSは、検索状態を会話履歴ではなくシステム資産として扱うマルチエージェント協調システムです。Search-Oriented Context Management (SOCM) を使用して、タスクキュー、証拠グラフ、カバレッジマップからなる共有永続状態を維持します。

プロセスは以下の6ステップで進行します：

1. 探索：スカウトエージェントがクエリの種類、ハブページ、候補となるエンティティを特定します。
2. スキーマ：システムは正規化されたカバレッジマップ（エンティティ x 属性テーブル）を構築します。
3. ディスパッチ：マップのギャップをサブタスクに分割し、並列検索エージェントに割り当てます。
4. 抽出：抽出ミドルウェアが構造化データ（エンティティ、属性、値、ソース）を自動的に証拠グラフに取り込みます。
5. 評価：システムはサブタスクをポーリングし、衝突を処理し、残りの空セルに焦点を当てます。
6. 統合：完成したカバレッジマップに基づいて、完全な引用付きの最終回答が生成されます。

対象ユーザー

複数のエンティティと属性にわたる構造的で引用に基づいた結果が必要な、オープンドメインの情報探索や深層研究を行うユーザー向けに設計されています。

特徴

• SOCM（検索指向的コンテキスト管理）：タスクキューと証拠グラフを永続化し、セッションのスナップショット、復元、再実行を可能にします。
• カバレッジマップ駆動：質問をテーブルに正規化することで、必要なすべてのデータポイントが埋まるまでターゲットにします。
• パイプライン並列エージェント：検索、オープン、発見の段階を重ねて実行することで、合計のウォールクロック時間を短縮します。
• 引用に基づく：抽出されたすべての値は、証拠グラフ内のソースに anchored されています。
• ループ回避センサー：5種類の検出機構を用いて、同じ失敗した検索クエリを繰り返すエージェントを防ぎます。
• スキルシステム：ボット防止壁を回避する専門的なアクセススキルと、マルチホップまたはランク付けの質問に対応する戦略スキルを含みます。