3,583 papers
arXiv:2510.08383 87 9 окт. 2025 г. PRO

QAgent: многораундовая оптимизация запросов через интерактивное планирование и поиск

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Проблема: Сложный вопрос "Кто основал компанию, выпустившую первый Android-смартфон?" модель решает плохо. Нужна цепочка: найти HTC → найти основателей. Поиск напрямую вернёт мусор. QAgent позволяет автоматически разбивать такие вопросы на последовательность простых запросов. Агент работает циклами: план → 1-3 уточнённых запроса → рефлексия → решает искать дальше или отвечать. Модель сама контролирует глубинумаленькая 3B улучшает большие генераторы как plug-and-play.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с