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DAGent：深度研究Agent的增量规划框架
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AI 综述
2026年10月1日，arXiv cs.CL 分类发布论文提出 DAGent，一种面向深度研究 Agent 的基于 DAG 的多 Agent 框架。该框架以 Evaluate-then-Grow 增量规划替代先规划后修补（Plan-then-Patch）：由 Orchestrator 依据已完成节点的置信度与不确定性信号逐批扩展任务图，并通过分层上下文层默认传播紧凑的 QueryDocs，同时保留完整执行轨迹供按需召回。目前报道仅涉及该论文的框架设计介绍，尚无后续实验评估或应用进展的公开信息。
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最新进展10月1日 12:00
arXiv 发布 DAGent 论文，提出 Evaluate-then-Grow 增量规划框架。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv：cs.CL（计算语言学，全量分类）DAGent：面向深度研究 Agent 的 Evaluate-then-Grow 规划框架
论文提出 DAGent，一种基于 DAG 的多 Agent 框架，用 Evaluate-then-Grow 增量规划替代先规划后修补（Plan-then-Patch）：Orchestrator 依据已完成节点的置信度与不确定性信号逐批扩展任务图，并通过分层上下文层默认传播紧凑的 QueryDocs、保留完整执行轨迹供按需召回。
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