--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "96a0b349c8be6b2e2df3c271d69ee82ee47af93171f91b07537a1e6a8a8e92f6" canonical_url: "https://aidr.today/96a0b349?lang=vi" title: "Tìm kiếm sâu trong môi trường Web thực tế" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-10-23T00:00:00.000Z" category: "Data" topics: ["agent","data-engineering"] source_urls: ["https://huggingface.co/papers/2610.30181"] summary: "Mặc dù đã có nhiều tiến bộ đáng kể trong các Deep Search agent, khả năng của chúng thực hiện nghiên cứu toàn diện trong môi trường Web thực tế mở vẫn chưa được đánh giá đủ. Khác với cài đặt truy xuất tĩnh, thông tin trên Web thực tế được phân phối rộng khắp các nguồn, dạng biểu diễn và định dạng khác nhau, thường liên quan đến cơ chế tương tác phức tạp yêu cầu các agent tự động tìm kiếm, truy cập và tích hợp bằng chứng thích hợp trong quá trình thực thi. Để khắc phục khoảng trống này, chúng tôi giới thiệu nhiệm vụ OpenDS, được thiết kế để đánh giá khả năng của các agent thực hiện tìm kiếm sâu đa bước trên Web mở sống động. Nhiệm vụ này yêu cầu các agent tự động khám phá Web thực, khám phá và kết nối bằng chứng thích hợp từ nhiều nguồn độc lập thông qua tìm kiếm Web, tương tác trình duyệt và xử lý bằng chứng, cuối cùng xác định một câu trả lời sự kiện duy nhất. Dựa trên cách tiếp cận này, chúng tôi xây dựng OpenDS-World, một benchmark bao gồm 200 nhiệm vụ thách thức phong phú về các dạng thông tin, định dạng tệp khác nhau và yêu cầu truy cập tương tác, với xác minh độc lập bởi con người để đảm bảo tính hợp lệ của bằng chứng và tính duy nhất của câu trả lời." --- # Tìm kiếm sâu trong môi trường Web thực tế > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-10-23T00:00:00.000Z **Category:** Data **Topics:** agent, data\-engineering ## Summary Mặc dù đã có nhiều tiến bộ đáng kể trong các Deep Search agent, khả năng của chúng thực hiện nghiên cứu toàn diện trong môi trường Web thực tế mở vẫn chưa được đánh giá đủ\. Khác với cài đặt truy xuất tĩnh, thông tin trên Web thực tế được phân phối rộng khắp các nguồn, dạng biểu diễn và định dạng khác nhau, thường liên quan đến cơ chế tương tác phức tạp yêu cầu các agent tự động tìm kiếm, truy cập và tích hợp bằng chứng thích hợp trong quá trình thực thi\. Để khắc phục khoảng trống này, chúng tôi giới thiệu nhiệm vụ OpenDS, được thiết kế để đánh giá khả năng của các agent thực hiện tìm kiếm sâu đa bước trên Web mở sống động\. Nhiệm vụ này yêu cầu các agent tự động khám phá Web thực, khám phá và kết nối bằng chứng thích hợp từ nhiều nguồn độc lập thông qua tìm kiếm Web, tương tác trình duyệt và xử lý bằng chứng, cuối cùng xác định một câu trả lời sự kiện duy nhất\. Dựa trên cách tiếp cận này, chúng tôi xây dựng OpenDS\-World, một benchmark bao gồm 200 nhiệm vụ thách thức phong phú về các dạng thông tin, định dạng tệp khác nhau và yêu cầu truy cập tương tác, với xác minh độc lập bởi con người để đảm bảo tính hợp lệ của bằng chứng và tính duy nhất của câu trả lời\. ## Sources - [Story source]()