PolarSeeker/OpenSeeker

解决的问题

OpenSeeker 解决了前沿搜索代理缺乏透明度和可访问性的问题。尽管存在许多高性能的搜索代理，但它们的训练数据往往是专有的。OpenSeeker 提供了完全开源的训练数据和模型，以民主化构建和部署复杂信息检索任务的先进搜索代理的能力。

工作原理

OpenSeeker 采用基于 ReAct 的搜索代理架构。它提供基于 Qwen3-30B 的微调模型（v1 和 v2），这些模型使用监督微调（SFT）在专用数据集上进行训练。该系统集成了外部工具以执行搜索和信息检索：

• 搜索与访问工具：允许代理查询网络并访问特定页面。
• E2B Sandbox：OpenSeeker-v2 集成了 E2B sandbox 工具以增强功能。
• 评估框架：包含脚本以生成答案并在 BrowseComp 和 xbench 等各种基准上评估性能。

适用人群

本项目专为希望构建、评估和部署最先进开源搜索代理的研究人员和开发者设计，无需依赖闭源训练流程。

主要亮点

• 完全开源：提供模型以及实现高性能所用的完整训练数据。
• SOTA 性能：在 BrowseComp 和 Humanity’s Last Exam 等基准上，OpenSeeker-v2 在 30B 规模的 ReAct 基础搜索代理中达到最先进水平。
• 工具增强：通过 E2B 支持网页搜索、页面访问和沙箱执行。
• 学术起源：首个由纯学术团队完成并开源全部训练数据、实现 SOTA 搜索代理性能的研究工作。