Incremental Open-Ended Deep Research with Structured Harness
增量开放式深度研究：结构化 Harness 框架
🧭 LLM 深度研究 · 结构化增量更新
Xiaohongshu Inc. · Zhejiang University
用结构化 Harness 将深度研究报告视为可演化状态，实现增量更新，保持质量同时显著降低成本。
📌 工作参考价值（4 点）
- 可将大模型生成的内容（商品描述、用户画像、知识库条目）视为可演化状态，通过结构化大纲和证据映射实现局部更新，避免每次从零生成，显著降低 token 消耗和搜索调用。
- 持久结构化证据池设计值得借鉴：为搜索/推荐系统沉淀外部检索结果（如市场趋势、用户评论），按证据引用关系缓存，支持跨轮次复用，减少重复检索成本。
- 选择性更新策略可迁移到需要频繁迭代的内容场景，如广告文案、活动页、商品详情页，仅对受新信息影响的小节触发重新生成，保持历史内容连续性的同时控制成本。
- 评估框架中引入内容级 ROUGE-L 和 outline 级 EM F1 度量报告连续性，可改造用于评价推荐理由生成或 item 描述更新的历史一致性。