Pesquisa Profunda: Uma Pesquisa sobre Agentes Autônomos de Pesquisa

O rápido avanço dos grandes modelos de linguagem (LLMs) impulsionou o desenvolvimento de sistemas agenticos capazes de realizar tarefas complexas de forma autônoma. Apesar de suas impressionantes capacidades, os LLMs permanecem limitados por seus limites internos de conhecimento. Para superar essas limitações, foi proposto o paradigma da pesquisa profunda, na qual agentes se envolvem ativamente em planejamento, recuperação e síntese para gerar relatórios analíticos abrangentes e fiéis baseados em evidências da web. Nesta pesquisa, fornecemos uma visão sistemática do pipeline da pesquisa profunda, que compreende quatro etapas principais: planejamento, desenvolvimento de perguntas, exploração web e geração de relatórios. Para cada etapa, analisamos os principais desafios técnicos e categorizamos métodos representativos desenvolvidos para enfrentá-los. Além disso, resumimos avanços recentes em técnicas de otimização e benchmarks voltados para a pesquisa profunda. Por fim, discutimos desafios abertos e direções promissoras de pesquisa, visando traçar um roteiro para construir agentes de pesquisa profunda mais capazes e confiáveis.