SearchOS：中国人民大学 + Ant Group オープンソースのマルチエージェント検索フレームワーク、検索状態をインフラに変える
SearchOS は中国人民大学と Ant Group が共同オープンソース化したマルチエージェント検索コラボレーションフレームワーク。リレーショナルデータベースの考え方を取り入れ、検索状態をスケジューリング可能なインフラに変え、約280の検索スキルを内蔵しています。
Agent に Web で資料を調べさせること自体は、もはや目新しいものではありません。しかしモデルの検索能力が向上しても、長時間タスクにおけるシステムの問題は自動的には解決しません——コンテキストは長くなるほど曖昧になり、一度調べた資料は次もまた調べ直しになり、Agent は同じクエリを繰り返す無限ループに陥りがちです。
中国人民大学と Ant Group が新たにオープンソース化した SearchOS の答えはこうです：検索状態を会話履歴に押し込むのではなく、スケジューリング可能なインフラとして扱うのです。
リソースリンク
- コードリポジトリ：github.com/antins-labs/SearchOS
- 論文：arxiv.org/abs/2607.15257
- プロジェクト公式サイト：antins-labs.github.io/SearchOS
- YouTube デモ合集：Playlist
SearchOS とは
もっと直球なアナロジーでいえば、従来の検索 Agent は「調べては忘れる」実習生、SearchOS は「データベースを備えた検索チーム」です。
その核心は、リレーショナルデータベースの設計思想を借用したものです。自然言語のリクエストを与えると、システムはまずリレーショナル検索スキーマ（relational schema）を作成します——T_m がテーブルスキーマを定義し、A_m が埋めるべき列、P_m が各行を区別する主キー、R がテーブル間の対応関係です。検索プロセス全体が、このリレーションテーブルを埋め、補完し続ける作業になります。
4つのコア設計
1. 検索向けコンテキスト管理（SOCM）
検索状態を会話履歴ではなくシステム側に保持します。絶えず進化する4種類の共有状態を維持します：
- Frontier Tasks：優先度と依存関係を持つ、未処理タスクのキュー
- Evidence Graph：エビデンスグラフ。finding、source、confidence、そしてエビデンス間の関係を記録
- Coverage Map：リレーションスキーマのリアルタイム補完状態（どのマスが埋まり、どれが欠けているか）
- Failure Memory：失敗の記録。無効なクエリ、アクセス不能なソース、欠落している能力を記録
2. パイプライン並列のスケジューリング
Orchestrator-サブエージェント アーキテクチャを採用しています。長いライフサイクルを持つ Orchestrator が統一的な計画・スケジューリング・収束を担い、タスクを複数の短命な Search Agent に割り振り、パイプライン並列機構と連続ディスパッチを組み合わせます。
3. 検索ツールのミドルレイヤー
3種類のミドルウェアが、検索プロセスの汚れ仕事を抽象化します：
- Context Middleware：必要に応じて関連状態を注入し、コンテキストの規模を制御
- Sensor Middleware：ループ、重複クエリ、停滞を検知
- Evidence Extraction Middleware：構造化抽出、単位の正規化、citation のアンカー設定、エビデンスの登録
4. 階層化された検索スキルライブラリ
スキルは orchestration / strategy / access の3層で構成され、オープンソース初版には約 280個のスキル がプリセットされています：
- Strategy skills：ランキング検索、マルチホップ検索、エンティティの曖昧性解消
- Access skills：アンチボット対策、ログインウォール、動的ページへの対応
ベンチマーク性能
2つのオープン情報検索ベンチマークにおける max@3 の結果：
| ベンチマーク | Item F1 | Row/Set F1 |
|---|---|---|
| WideSearch（200問、中英各100、15+分野にまたがる） | 80.3 | 56.5 |
| GISA（実検索に近い373問） | 76.9 | 76.5 |
SearchOS はすべての F1 指標でベースラインをリードし、Set F1 では次点のベースラインを13.4ポイント上回りました——その利得は主に、Coverage Map が駆動する継続的な穴埋めから来ています。
始め方
SearchOS は3種類の作業インターフェースを提供しており、どれか1つを選べます：
- CLI：スクリプト化して既存の pipeline に組み込む
- フルスクリーン TUI：ターミナル内で、スキーマの補完進捗、Agent のタスクフロー、マスごとのエビデンスをリアルタイムに確認
- Web リサーチワークベンチ：GUI 操作で、途中で抜けても続きから実行、後から振り返りも可能
複数のモデルプロバイダに対応し、ローカルデプロイも可能です。
誰に向いているか
長時間、マルチホップ、検証が要る検索タスクこそ、SearchOS のスイートスポットです：
- 競合リサーチ：複数の製品軸での比較、情報ギャップの補完
- ランキング / 作品の完全列挙：カバレッジを保証し、漏れを防ぐ
- マルチホップの情報検証：すべての結論に citation のアンカーを付与
- コンサル / 投資リサーチ / BD / 研究開発：長時間リサーチタスクの構造化管理
「資料を一通り調べたあと、構造化レポートに整理するまでが仕事」であるなら、SearchOS は半日かけて動かしてみる価値があります。