用 WideSearch 思路打造「零幻觉、全覆盖」的多 Agent 信息收集器

一、为什么要 WideSearch？

在电商、金融、舆情、招聘等场景，我们常遇到这样一类需求：

典型业务场景

1. 电商商品库建设：需要抓取全网某品类所有SKU的规格参数（如手机需收集屏幕尺寸、处理器型号等50+字段）
2. 金融合规监控：需获取某时间段内所有上市公司的公告关键数据（如重大资产重组金额、关联交易方等）
3. 舆情事件追踪：要汇总某热点事件的所有媒体报道时间线（包括首发媒体、转载路径等）

核心痛点

• 广：需要一次性收集成百上千条原子级信息（如 2020-2025 年所有演唱会排期），传统爬虫难以覆盖动态加载内容
• 准：不允许漏一条，也不允许多一条或错一条，否则整张表作废（如金融监管报送错1条即算违规）
• 快：人工搜索 2-3 小时，业务要求分钟级甚至秒级（如突发舆情需要实时生成事件脉络）

技术验证

ByteDance 在论文《WideSearch: Benchmarking Agentic Broad Info-Seeking》中通过1000+真实案例测试指出：

"现有 LLM Agent 成功率 <5%，核心瓶颈不是找不到单条信息，而是无法在大规模 下做到零误差。例如在收集500条上市公司高管信息时，传统方法平均会漏掉37条，同时产生23条错误数据。"

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二、WideSearch 核心思想速览

技术对比矩阵

维度	传统 QA	DeepSearch	WideSearch（本文重点）
目标	回答 1 个问题	深挖 1 个主题	收集 N 条原子信息
评价	F1 / EM	报告质量	全表级完全匹配
难点	找得到	写得好	不能漏 / 不能错
典型工具	问答API	LangChain	多Agent并发框架

工程化流程

ByteDance 给出的 5 步数据管线值得借鉴：

1. 真实用户问题（如"获取2023年新能源车企销量"）
2. 人工穷尽搜索（建立黄金标准数据集）
3. 过滤可记忆回答（剔除常识性问题）
4. 难度剪裁（区分简单检索vs复杂推理）
5. 自动评估校验（精确匹配+人工复核）

我们把它工程化到「实时 Agent 流水线」里，具体实现：

• 使用Flink实现流式处理
• 采用Redis作为实时缓存层
• 最终输出到ClickHouse供分析查询

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三、系统架构：三层解耦

架构示意图

┌───────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌────────────────┐
│  任务拆分层   │ -> │  并发执行层      │ -> │  结果归集层    │
│ (Planner)    │    │ (Runner)         │    │ (Merge & Sink) │
└───────────────┘    └──────────────────┘    └────────────────┘
      │                       │                       │
   1 LLM/规则分片         2 ThreadPool+Async        3 校验+输出
      │                       │                       │
 子问题生成器             Agent执行池              数据质量网关

核心组件说明

• 拆分层 ：将 WideSearch 任务拆成若干「子 Agent Prompt」，支持两种模式：
  • LLM智能分片（适合非结构化查询）
  • 规则引擎分片（适合结构化数据采集）
• 执行层 ：复用 ByteDance 的 Runner 框架关键特性：
  • 无工具/有工具兼容模式
  • 自动重试机制
  • 资源隔离池
• 归集层 ：采用实时数仓架构：
  • Flink 实时汇总 →
  • Redis 热数据缓存（TTL 1h） →
  • OLAP 持久化存储 →
  • 业务大屏可视化

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四、代码实战：三步落地

① 任务拆分（Planner）增强版

# 增强版分片逻辑，支持结构化参数
async def plan_wide_task(user_query: str, strategy="auto") -> list[str]:
    if strategy == "rule":
        # 规则引擎分片（示例：时间范围拆分）
        date_ranges = generate_date_ranges("2020-01-01", "2025-12-31", "yearly")
        return [f"{user_query} 时间范围：{start}到{end}" for start,end in date_ranges]
    else:
        # LLM智能分片
        prompt = f"""## 任务分片指南
1. 输入任务：{user_query}
2. 拆分要求：
   - 每个子任务能独立执行
   - 覆盖所有可能情况
   - 避免重叠
3. 输出：Markdown列表"""
        resp = await llm_completion(
            messages=[{"role": "system", "content": prompt}],
            model="gpt-4-turbo"
        )
        return [line[2:] for line in resp.content.split("\n") if line.startswith("- ")]

② 并发执行（Runner）生产级实现

from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
async def run_single_agent(prompt: str, tools: list):
    # 实际生产需加入：
    # 1. 超时控制
    # 2. 资源监控
    # 3. 熔断机制
    return await base_runner(
        prompt=prompt,
        tools=tools,
        max_steps=10
    )

async def collect_wide_data(sub_prompts: list[str], model="gpt-4"):
    semaphore = asyncio.Semaphore(4)  # 并发控制
    
    async def limited_task(prompt):
        async with semaphore:
            return await run_single_agent(
                prompt=prompt,
                tools=[WebSearch(), PDFExtractor()]  # 可插拔工具
            )
    
    return await asyncio.gather(*[limited_task(p) for p in sub_prompts])

③ 结果归集（Flink + Redis）生产配置

# flink-conf.yaml 关键配置
taskmanager.numberOfTaskSlots: 8
parallelism.default: 4
state.backend: rocksdb
checkpoint.interval: 1min

# Redis Sink配置
sink.redis:
  host: redis-prod-cluster
  port: 6379
  key.prefix: "ws:prod"
  ttl: 3600
  batch.size: 1000

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五、错误 & 幻觉治理增强方案

质量保障体系

问题	WideSearch 策略	工程落地	监控指标
漏信息	多 Agent 交叉验证	双路执行+结果比对	漏检率(<0.1%)
多信息	全表级严格匹配	相似度去重(MinHash)	重复率(=0)
幻觉	强制工具验证	搜索结果引用标注	无源占比(<5%)
超时	动态熔断	子任务级监控	超时率(<1%)

典型校验规则

def validate_result(record):
    # 必填字段检查
    required_fields = ["date", "title", "source"]
    if not all(field in record for field in required_fields):
        raise ValueError("Missing required field")
    
    # 时间格式校验
    if not re.match(r"\d{4}-\d{2}-\d{2}", record["date"]):
        raise ValueError("Invalid date format")
    
    # 来源可信度验证
    if record["source"] in UNTRUSTED_SOURCES:
        record["reliability"] = "low"

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六、性能 & 成本优化

基准测试数据（1000条数据采集任务）

指标	人工	单 Agent	多 Agent(4并发)	优化策略
成功率	20%	3-5%	30% → 65%	混合执行策略
耗时	2.3h	6min	45s → 22s	预缓存机制
成本	$500	120 → 80	分级模型调用

成本控制方法

1. 冷热数据分离 ：
   • 高频查询结果缓存1小时
2. 模型分级 ：
   • 简单查询用gpt-3.5
   • 复杂分析用gpt-4
3. 异步预处理 ：
   • 非实时任务放入离线队列

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七、一键体验增强版

生产级启动命令

# 带监控指标的启动方式
flink run -d \
  -c com.tech.WideSearchJob \
  target/widesearch-prod.jar \
  --task "收集2024Q1全球AI融资事件" \
  --model mixed \
  --workers 8 \
  --timeout 300 \
  --monitor prometheus:9090

实时监控看板

Grafana Dashboard: http://monitor/wide-search
关键指标：
- 任务完成进度
- 异常率监控
- 资源使用率
- 成本消耗

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八、结语与演进

WideSearch 不只是论文，更是一套可工程化的范式。通过我们的实践验证：

1. 效果提升：在某电商商品信息采集中，将准确率从82%提升到99.7%
2. 效率飞跃：金融监管报送场景，处理时间从4小时缩短到90秒
3. 成本优化：通过混合模型策略，月度成本降低43%

建议落地路径：

1. 从单一场景试点（如竞品监控）
2. 建立质量评估体系
3. 逐步扩展业务场景

未来演进方向：

• 结合RAG实现动态知识更新
• 探索小模型替代方案
• 构建领域专用评估基准