Nace AI 发布面向 AI 智能体的检索层 Drex for Search
Nace AI 发布 Drex for Search：BrowseComp-Plus 达 92.05%，每题仅 12.6 次搜索调用
Nace AI 发布检索层 Drex for Search，把搜索拆成分类、逐级收窄、引用作答三步，支持 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 通过 CLI、SDK、MCP 或 REST 调用。
MarkTechPost· Asif Razzaq·2026-10-26 23:32· 1 小时前AI 评分52
Nace AI 发布面向 AI 智能体的检索层 Drex for Search：在 BrowseComp-Plus 上以 12.6 次搜索调用取得 92.05% 的成绩
AI 导读
Nace AI 发布面向 AI 智能体的检索层 Drex for Search，将搜索建模为逐级决策，支持 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 通过 CLI、SDK、MCP 或 REST 调用。
正文 · 原文
Nace AI 发布了 Drex for Search，将其 Drex 决策模型引入文档搜索。Drex for Search 是一个检索层，帮助人和智能体找到证据。Claude Code、Codex、Cursor 和 OpenCode 等编码智能体可通过 CLI、SDK、MCP 或 REST 调用它。在 Nace 的评估中，它搭配 GPT-5 在 BrowseComp-Plus 上得分 92.05%，每题使用 12.6 次搜索调用。
TL;DR
- 规模：一个托管搜索系统，可搜索 100 万以上文件。它与 GPT-5、Gemini 3.5 Flash 或 Qwen 27B 等回答模型搭配使用。
- 运行于：Nace 的托管云、专属云、你自己的 AWS 或 Azure 账户，或本地及气隙环境。
- 性能：据 Nace 称，在 4 个公开排行榜中的 3 个上排名第 1 或第 2。
- 最佳：在 VisDocAgentBench 上 R@1 为 77.5%，比 Claude Opus 5（67.5%）高 10 个百分点。
Nace AI 发布了什么？
Nace AI 将搜索视为一系列决策。Drex for Search 将其 Drex 模型应用于这些决策。Drex 在 1 次前向传播中为给定选项各打出一个校准概率。这使其成本足够低，可用于智能体的每一步。
该发布针对经典 RAG，Nace 将其概括为分块、嵌入、top-k、祈祷。
该流水线在 3 种情况下会失效：
- 答案位于第 23 页的表格中
- 答案需要跨文件 2 跳
- 答案位于扫描版 PDF 中
Drex for Search 在智能体内部如何工作？
Nace 描述了 3 个步骤：
- 分类：在任何搜索运行之前，Drex 判断该问题是需要快速查找还是需要智能体。智能体路径会读取文档并查询表格。
- 压缩：Drex 逐级遍历工作区：文件夹、文件、章节、页面。在表格内，它会缩小到表和列。每一级只保留可能包含答案的内容。
- 回答：只有保留的页面和表格会进入 LLM。答案会引用文件和页码。
深度是固定的，因此 Nace 称 100 万个文件与 1000 个文件所需的步骤数相同。
它对编码智能体有多大帮助？
Nace AI 在 OfficeQA Pro 上测试了 9 组智能体与模型组合，该基准包含 133 个关于美国财政部公报的问题。关键亮点：正确回答多 6%，步骤少 62%，token 少 56%，速度快 2.3 倍。
| 测试框架 | 模型 | 原始准确率 | 使用 Drex for Search 的准确率 | 原始智能体轮次 | 使用 Drex for Search 的智能体轮次 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini CLI | Gemini 3.1 Pro | 54.9% | 61.7% | 22.9 | 10.4 |
| Codex | GPT-6 sol | 66.2% | 70.7% | 14.3 | 8.6 |
| Hermes Agent | Opus 5.5 | 64.3% | 68.4% | 8.5 | 3.7 |
| Hermes Agent | Qwen3.8-27B | 56.4% | 60.2% | 20.1 | 6.5 |
| Claude Code | Opus 5.5 | 66.5% | 69.9% | 18.5 | 9.1 |
| pi | Opus 5.5 | 65.4% | 68.4% | 7.7 | 3.7 |
| OpenCode | Qwen3.8-27B | 51.1% | 53.4% | 23.7 | 10.0 |
| pi | Qwen3.8-27B | 43.6% | 45.9% | 24.3 | 11.1 |
| Codex | GPT-6 luna | 54.9% | 53.4% | 16.8 | 11.3 |
工作区包含什么？
- 文件：PDF 和扫描件、xlsx、csv 和 Parquet、mp3 和 mp4、docx、pptx、md、json 和 txt。
- 引用：每个答案都会指明其来源文件以及页码、行或分钟。
- 工作区：相互隔离，拥有各自的索引和知识图谱，并可与受邀成员共享。
- 存储：上传文件或文件夹，或将工作区保存在你自己的 S3 存储桶或 Azure Blob 容器中。
- 零保留：使用你自己的存储即可实现。
- 领域：税务、并购、SEC 10-K、合同，或你自己的领域。
它在 BrowseComp-Plus 上表现如何？
BrowseComp-Plus 向深度研究智能体提出 830 个多跳问题，覆盖约 10 万份固定网页文档。使用 GPT-5，Nace AI 报告：
- 92.05% 准确率，在排行榜 86 个条目中排名第 2。
- 每个问题 12.61 次搜索调用，比唯一排在前面的条目（209.27 次调用）少 16.6 倍。
- 单次通过 87.32%，使用 8.93 次搜索调用，是所有调用次数低于 10 次的条目中最好的。
- 在相同 GPT-5 模型下，比 Qwen3-Embed-8B 基线高 20.4 分。
它在文档基准测试上得分如何？
在 VisDocAgentBench 上，智能体需在 2,375 个 arXiv 页面中找到 1 个目标页面。Drex for Search 使用开放权重 Qwen 27B 规划器，R@1 得分为 77.5%。已发表的最佳智能体 Claude Opus 5 得分为 67.5%。直接问题的 R@1 为 97.5%，一个桥接问题为 77.5%，两个桥接问题为 57.5%。
在 MADQA 上，智能体需在 800 多份 PDF 上作答并引用页面。Nace 报告使用 Gemini 3.5 Flash 的准确率为 94.7%，页面归属 F1 为 88.2。其努力校准（Kuiper）为 6.66。Nace 将其排名为第 1，依据是截至 10 月 20 日读取的排行榜。使用开放权重 Qwen 27B，Nace 报告为 93.4%。
在 EnterpriseRAG-Bench 上，包含 500,000 多份公司内部文档，Nace 报告总分为 88.22，其排名为第 3。这比 OpenAI File Search（61.03）高 27.2 分。
它与已发表的最佳结果相比如何？
排名和分数由 Nace AI 发布，来自 2026 年 10 月 20 日读取的排行榜。
| 基准测试（Drex 排名，据 Nace） | 系统 | 组织 | 回答模型 | 分数 |
|---|---|---|---|---|
| BrowseComp-Plus，准确率与每问题搜索调用次数（86 个中第 2） | Hybrid Qwen2-7B + Reason-ModernColBERT | AI21 Labs | GPT-5 | 95.18%，209.27 次调用 |
| Drex for Search | Nace AI | GPT-5 | 92.05%，12.61 次调用 | |
| Mixedbread Search (v3) | Mixedbread | GPT-5 | 90.48%，11.53 次调用 | |
| Reason-ModernColBERT | LightOn | GPT-5 | 87.59%，13.27 次调用 | |
| VisDocAgentBench，R@1（第 1） | Drex for Search | Nace AI | Qwen 27B（规划器） | 77.5% |
| 工具使用智能体 | Anthropic | Claude Opus 5 | 67.5% | |
| 工具使用智能体 | Anthropic | Claude Fable 5 | 62.5% | |
| 工具使用智能体 | OpenAI | GPT-5.6-sol | 61.67% | |
| MADQA，准确率（第 1） | Drex for Search | Nace AI | Gemini 3.5 Flash | 94.7% |
| Agentic RAG | Progress Software | Gemini 3.5 Flash + 3.6 Flash | 94.3% | |
| Agentic Search | Mixedbread | Gemini 3.5 Flash | 93.4% | |
| PPLX Embed 2 RAG | Perplexity | Gemini 3.5 Flash | 92.1% | |
| File Search | OpenAI | GPT-5 | 49.6% | |
| EnterpriseRAG-Bench，总分（31 个中第 3） | Flexor.ai | Flexor.ai | GPT-6.1 Sol | 91.48 |
| CDL | Causal Dynamics Lab | 未列出 | 90.91 | |
| Drex for Search | Nace AI | 未列出 | 88.22 | |
| Mixedbread | Mixedbread | Claude Opus 5 | 86.58 | |
| OpenAI File Search | OpenAI | 托管产品 | 61.03 | |
| Azure AI Search | Microsoft | 托管产品 | 48.42 | |
| Vertex AI Search | 托管产品 | 41.87 |
开发者如何获取访问权限？
Drex for Search 运行在 Nace API Console 中，一个密钥有 4 种接入方式：
- CLI：PyPI 上的 nace-cli。
- SDK：用于 Python 的 nace-sdk 和用于 TypeScript 的 nace-sdk。
- MCP：nace-mcp，适用于 Claude Code、Codex、Cursor 或 OpenCode。
- REST：一份 OpenAPI 规范。
关键要点
- Drex for Search 为智能体提供带引用的页面和表格，而非 top-k 分块。
- 在 BrowseComp-Plus 上达到 92.05%，搜索调用次数比唯一排名靠前的条目少 16.6 倍。
- 在 VisDocAgentBench 上 R@1 为 77.5%，比 Claude Opus 5 高 10 个百分点。
- 在 OfficeQA Pro 上，Nace 测试的全部 9 组 harness 与模型组合的智能体轮次均有所下降。
查看 Drex for Search 页面、 API 控制台、 文档 以及 Hugging Face。
感谢 Nace AI 团队为本文提供思想领导力/资源。本文由 Nace AI 赞助。
文章 Nace AI Releases Drex for Search for AI Agents: 92.05% on BrowseComp-Plus With 12.6 Search Calls 首次发表于 MarkTechPost。
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