數據合成：WebShaper 與 S1-DeepResearch
前面看的是怎麼訓練 agent。但訓練需要高品質數據——而 deep research 的訓練數據長期短缺。WebShaper 用數學形式化解決這個問題：把資訊搜尋任務形式化為集合論，再用 agentic Expander 逐步擴展。S1-DeepResearch 則是把訓練從『搜尋為中心』擴展到『真正做研究』。
#iclr2026
2 篇文章WebWeaver 與 DeepPlanner：雙 Agent 架構與規劃優化
前面看的是怎麼訓練 agent 和怎麼維持長時程。這篇看更深一層的問題：怎麼讓 agent 的『規劃』本身變好？WebWeaver 用雙 agent（規劃者+寫作者）從架構上解決，DeepPlanner 用優勢 shaping 從訓練上解決。兩者指向同一件事：規劃是 deep research 的上限。