PARSER: Read in Parallel, Reason in Depth for Long-Context LLM Agents
PARSER：长上下文LLM智能体的并行读取与深度推理解耦
🧭 长上下文多智能体并行阅读与推理
The Chinese University of Hong Kong
解耦阅读与推理，并行子代理读全文，主导代理迭代scatter-gather深度推理，长上下文QA大幅提升且延迟降低11倍
📌 工作参考价值（4 点）
- 解耦阅读与推理：用多个轻量 subagent 并行读取长文档 chunk 并返回证据，lead agent 只做深度推理，可迁移到电商场景处理海量商品详情、用户评论、政策文档等长文本，避免顺序阅读延迟，适合在线服务。
- RL 只优化 lead agent，subagents 冻结，显著降低训练成本；业务中可复用：固定检索/抽取模块，用强化学习训练策略/推理模块，如商品对比、复杂推荐解释生成。
- 对证据位置、顺序、距离鲁棒，适用于证据分散的场景（如多个用户评价中找关键信息、跨文档商品属性对比），减少因文档顺序引起的性能波动。
- 迭代 scatter-gather 的查询生成机制可借鉴：每一轮基于已有证据生成更深查询，逐步聚焦关键信息，可用于多轮对话式推荐或搜索 query 细化。