# SearchOS-V1: Towards Robust Open-Domain Information-Seeking Agent Collaboration
> Ficha editorial pública de Research IA. Estado: Lectura primaria completa. La interpretación editorial no sustituye la fuente primaria.

- Página canónica: https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/papers/searchos-v1-towards-robust-open-domain-information-seeking-agent-collabo
- Fuente primaria: https://arxiv.org/html/2607.15257
- Versión leída: v1
- Fuente comprobada: 2026-08-19 · lectura primaria completa; extracción editorial automatizada, revisión humana pendiente
- Autores: Yuyao Zhang, Junjie Gao, Zhengxian Wu, Jiaming Fan, Jin Zhang, Shihan Ma, Yao Yao, Weiran Qi, Chuyan Jin, Guiyu Ma, Xingzhong Xu, Kai Yang, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou
- Fecha del corte: 16 JULIO 2026.
- Área: MEMORIA · AGENTES · RAG

## Tesis y contexto

Convierte la investigación web multiagente en un sistema con estado explícito y persistente. Mantiene Frontier Tasks, un grafo de evidencias, mapa de cobertura y memoria de fallos para evitar que los agentes repitan búsquedas inútiles. Además, paraleliza subagentes y registra evidencia y citas durante la ejecución.

- Problema: Los agentes de búsqueda pierden el hilo en investigaciones largas, repiten caminos fallidos y no saben qué partes de una investigación siguen incompletas.
- Por qué importa: Para mí es el paper estratégico de la semana. La siguiente generación de Deep Research no será simplemente «más búsquedas», sino gestión explícita de cobertura, evidencia, fallos y procedencia. Esto tiene implicaciones directas para cómo una empresa consigue ser descubierta y citada por asistentes: la información debe poder convertirse en evidencia estructurada y trazable.

## Evidencia reportada

- **reported-result**: Single Agent Multi-Agent System Benchmark Metric ReAct Plan-and-Solve Table-as-Search A-MapReduce Web2BigTable Ours \Delta WideSearch Item \cdot Precision 82.9 83.8 82.4 83.1 78.3 83.9 +0.1 Item \cdot Recall 70.2 72.9 73.5 74.2 73.4 79.7 +5.5 Item \cdot F1 72.9 75.2 75.4 76.0 73.8 80.3 +4.3 Row \cdot Precision 58.0 58.7 57.1 56.9 57.5 59.0 +0.3 Row \cdot Recall 48.8 50.2 51.6 49.8 54.0 55.8 +1.8 Row \cdot F1 50.9… [localizador](https://arxiv.org/html/2607.15257#S4)
- **reported-result**: SearchOS achieves the best overall performance on both benchmarks, leading on all six headline F1 metrics across the two benchmarks while remaining competitive on the precision-oriented metrics. [localizador](https://arxiv.org/html/2607.15257#S4)
- **reported-result**: On WideSearch , SearchOS attains the best Item-level Precision ( 83.9 ), Recall ( 79.7 ), and F1 ( 80.3 ), improving over the strongest baseline (A-MapReduce, 76.0 F1) by +4.3 points. [localizador](https://arxiv.org/html/2607.15257#S4)
- **reported-result**: The gain is concentrated in recall, consistent with the design goal of using coverage-aware dispatch to reduce missing cells , while precision remains the highest among all methods. [localizador](https://arxiv.org/html/2607.15257#S4)

## Lectura y límite

- Método: La lectura de 2 Problem Formulation describe la intervención y su construcción: We formulate open-domain information seeking as relational schema completion with grounded citations . Following relational database design, we use primary keys to identify entities, foreign keys to express cross-table relations, and normalized tables to reduce redundant or inconsistent fact representations ( Codd 1970 ; Bernstein 1976 ) . Given a natural-language request q , the system constructs a relational search schema
- Límite: La lectura primaria permite comprobar método y resultados en el HTML, pero no convierte sus conclusiones en validación independiente. La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 4 Experiments.
- Confianza editorial: Media
- Limitación: El cierre de la fuente señala: The following interface snapshots are ordered by case number and then by step number. Each row contains two snapshots.
- Limitación: La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 4 Experiments.

## Localizadores de evidencia
- [Fuente primaria · canonical](https://arxiv.org/html/2607.15257): tipo abstract
- [Método · 2 Problem Formulation](https://arxiv.org/html/2607.15257#S2): tipo section
- [Evaluación · 4 Experiments](https://arxiv.org/html/2607.15257#S4): tipo section
- [Cierre · 7 Conclusion](https://arxiv.org/html/2607.15257#S7): tipo section
- [HTML · fuente navegable](https://arxiv.org/abs/2607.15257): tipo abstract

## Próxima prueba

- ¿La propuesta mejora deep research frente a la línea base actual?
- Métrica: Comparar la métrica principal de la fuente junto con calidad, coste, latencia y tasa de errores.
- Regla de parada: Parar si no aparece una mejora reproducible o si aumenta el riesgo, la complejidad o el coste sin compensación.

## Recursos reproducibles
- [https://github.com/antins-labs/SearchOS](https://github.com/antins-labs/SearchOS)
- [the following issues](https://github.com/arXiv/html_feedback/issues)
- [list of packages that need conversion](https://github.com/brucemiller/LaTeXML/wiki/Porting-LaTeX-packages-for-LaTeXML)
- [developer contributions](https://github.com/brucemiller/LaTeXML/issues)

## Enlaces relacionados

- [CoEvo-Mem](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/coevo-mem)
- [Agent Memory Distillation](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/agent-memory-distillation)
- [LiveMem](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/livemem)