AI搜索代理在执行多步研究时，失败往往不是因为搜索技术，而是因为当用户查询模糊时，它们不会主动请求澄清。新发布的基准测试DiscoBench发现，那些反复搜索而不追问的模型，准确率仅51.9%，甚至低于随机猜测。即使表现最好的模型，整体准确率也只有43%。然而，一旦从查询中消除歧义，准确率可跃升多达40个百分点。这表明，提升AI搜索代理的关键在于增强其主动提问的能力，而非改进搜索算法。
AI搜索代理失败不在搜索本身，而在于不会在模糊查询时提问
新基准DiscoBench显示，AI搜索代理在多步研究中失败的主因是不向用户澄清模糊查询，而非搜索能力不足。即使最佳模型准确率也仅43%，而消除歧义后准确率可提升40个百分点。
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