OpenSaC 发布：用代码编排深度研究 Agent 的搜索流程
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OpenSaC 发布：用代码编排深度研究 Agent 的搜索流程
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AI 综述
Qi Liu 等作者发布开源 Python 库 OpenSaC 及配套 Search as Code skill，让深度研究 Agent 通过编写程序来组合搜索、来源阅读、重排序、模型调用和本地处理，并保留可检查、可复用的证据。 论文作者报告的对比结果是：与使用内置网页搜索的标准 Codex 相比，OpenSaC 配置在 BrowseComp 和 WideSearch 两个任务上执行时间更短、模型 token 更少；BrowseComp 上准确率更高，WideSearch 上 row F1 略低。
AI 根据报道生成 · 2 天前更新
最新进展10月20日 12:00
OpenSaC：面向深度研究 Agent 的 Search as Code Python 库报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv · cs.AIOpenSaC：面向深度研究 Agent 的 Search as Code Python 库
作者推出开源 Python 库 OpenSaC 及配套 Search as Code Skill，用于让深度研究 Agent 编写程序组合搜索、来源阅读、重排序、模型调用和本地处理，并保留可检查、可复用的证据。
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