Level-Navi Agent是什么？

Level-Navi Agent是一个开源的网络搜索Agent框架，借助大语言模型（LLM），实现对复杂问题的逐步剖析与精准搜索。它能适配各类开源或闭源模型，可对复杂问题进行拆解、理解，然后逐步在网上搜寻信息，直至给出用户问题的答案。

Level-Navi Agent的主要功能

层次化导航

问题分解：把复杂问题拆分成多个子问题，通过链式思考逐一解决。

并行搜索：列出子问题后，同时搜索相关信息，提升搜索效率。

智能规划与问题分解

链式思考：如同人类思考方式，逐步明确下一步要收集的信息。

迭代细化：依据反馈信息和现有信息动态调整操作，直至收集到足够信息回答问题。

信息检索与反馈

在线搜索：针对子问题开展在线搜索，收集信息并反馈给规划器。

结果整合：将搜索到的结果进行整合，给出清晰答案。

无需训练的通用框架：可与任意开源或闭源的大型语言模型（LLM）搭配使用，无需针对特定任务训练或微调。

评估与基准：提供中文网络搜索基准数据集（Web24）和一套适配的评估指标，全面衡量社区里不同LLM执行网络搜索任务的性能。

Level-Navi Agent的应用场景

复杂查询处理：能应对复杂的多跳问题，像“今年第1500亿个包裹的快递员所在公司的总部在哪里？”这类需要理解复杂逻辑链条并多层次搜索推理的问题。

中文网络搜索：尤其适用于中文网络搜索任务，提供了新的中文网络搜索数据集（Web24）和评估指标，推动中文网络搜索领域发展。

信息检索与知识获取：通过层次化导航和并行搜索，能高效从互联网收集信息，适合快速获取和整合信息的应用场景。

ai搜索代理的评估与优化：提供公平的评估框架，让不同的大型语言模型（LLM）在同一基准下接受评估，助力研究人员和开发者优化模型在复杂搜索任务中的表现。

自动化内容生成：结合AI内容生成技术，可用于自动化内容生成和发布，特别是在需从多来源收集信息并整合的场景中。

Level-Navi Agent如何使用指南

克隆项目。

创建Python虚拟环境。

安装依赖。

配置搜索引擎API（如Bing）。

部署API或本地模型。

启动测试。

GitHub仓库：https://github.com/chuanruihu/Level-Navi-Agent-Search