Optimist Deep Research
一个开源的迭代式文献研究Agent系统，以显式研究状态为中心，支持子问题树拆解、多源检索、引文滚雪球扩展、结构化证据库和八维评审机制，旨在模拟人类研究者的工作方式。
时间轴 (近 90 天)
Optimist Deep Research 是一个开源项目，提出以显式、可变的研究状态为中心的迭代式证据获取方案。
Optimist Deep Research 将研究问题拆解为一棵子问题树，每个子问题由若干搜索意图驱动。
Optimist Deep Research 的搜索意图会被翻译成针对 arXiv、OpenAlex、Crossref、PubMed、Semantic Scholar 以及开放网络的特定查询。
Optimist Deep Research 的检索结果经过一个保守的四层去重层级，合并进一个保留来源信息的规范化文档注册表。
Optimist Deep Research 通过引文滚雪球扩展文档注册表，直到满足饱和标准为止。
Optimist Deep Research 引入一个评论者（critic）角色，从八个维度审查研究状态，并返回研究动作而非二元判断。
评论者可以新增、拆分、改写、降级或关闭子问题，使研究计划既是调查的输入也是输出。
Optimist Deep Research 的最终报告基于证据库逐节撰写，且每一条引用都能追溯到实际检索到的文档。
在作者报告的案例研究中，Optimist Deep Research 在约三分半钟内检索到 237 篇文档，并实际阅读了其中的 28 篇。
作者承认案例研究暴露了 Optimist Deep Research 的弱点，表明以状态为中心的 Agent 设计仍处于早期阶段。
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全部知识事实 (11)
Optimist Deep Research 是一个开源项目，提出以显式、可变的研究状态为中心的迭代式证据获取方案。
50%待验证Optimist Deep Research 将研究问题拆解为一棵子问题树，每个子问题由若干搜索意图驱动。
50%待验证Optimist Deep Research 的搜索意图会被翻译成针对 arXiv、OpenAlex、Crossref、PubMed、Semantic Scholar 以及开放网络的特定查询。
50%待验证Optimist Deep Research 的检索结果经过一个保守的四层去重层级，合并进一个保留来源信息的规范化文档注册表。
50%待验证Optimist Deep Research 通过引文滚雪球扩展文档注册表，直到满足饱和标准为止。
50%待验证Optimist Deep Research 引入一个评论者（critic）角色，从八个维度审查研究状态，并返回研究动作而非二元判断。
50%待验证评论者可以新增、拆分、改写、降级或关闭子问题，使研究计划既是调查的输入也是输出。
50%待验证Optimist Deep Research 的最终报告基于证据库逐节撰写，且每一条引用都能追溯到实际检索到的文档。
50%待验证在作者报告的案例研究中，Optimist Deep Research 在约三分半钟内检索到 237 篇文档，并实际阅读了其中的 28 篇。
50%待验证作者承认案例研究暴露了 Optimist Deep Research 的弱点，表明以状态为中心的 Agent 设计仍处于早期阶段。
50%待验证证据强度的自动评估仍是一个开放问题，当前系统可能依赖启发式规则或模型打分，其可靠性需要在更多案例中验证。
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