WideSearch：面向大规模信息搜集任务的智能代理性能基准测试

• 聚焦“规模庞大但非复杂”的信息采集场景，如金融指标整理、招聘信息收集，突破传统认知难题，解决重复劳动瓶颈。
• 与现有“深度搜索”不同，WideSearch强调“广度”，考验代理系统在海量数据中实现信息覆盖率和准确性的能力。
• 支持单代理与多代理模式，结合人工标注，全面评估自动化搜寻的完整性与真实性，严控幻觉和遗漏风险。
• 开源代码结构清晰，环境搭建流程完整，用户可自定义搜索工具和模型参数，便于快速上手与二次开发。
• 项目基于MIT许可，论文即将发布，助力推动智能代理在大规模信息检索中的实际应用与标准制定。

深入理解不同信息需求的本质差异，才能设计出既高效又可靠的自动搜寻系统。WideSearch为此提供了系统化评测框架和实验数据，助力长期优化和迭代。