MisKnow-Agent 评测：单篇误导文档使 Deep Research 错误结论平均采纳率升至 54.7%
提出MisKnow-Agent，评测深度研究智能体是否采纳误导性检索知识
- 定位与核心问题：本文评估大语言模型长程研究（Deep Research）智能体在开放信息环境下的内容可靠性，重点探究智能体是否会在最终报告中采纳具有表面可信度但事实错误的误导性知识作为自身结论。
- 方法设计要点：提出 MisKnow-Agent 受控评估框架，针对 DeepResearch Bench 的 100 个任务构建人工审核的虚假结论蓝图，生成跨 3 个权威层级与 4 种风格的误导文档，并经 5 个搜索验证模型交叉检验与人工质量筛选保留 5,933 篇文档；同时设计了前置验证提示与后置精炼智能体两阶段防御。
- 暴露与来源影响：实验表明无注入对照下平均虚假结论采纳率（FCAR）为 0%，注入 1 篇误导文档即升至 54.7%（Figure 5）；搜索结果排名位置对采纳率影响较小（Front 与 Back 仅差 1.7 个百分点），而在最终合成前引入误导文档使平均采纳率升至 85.5%（Figure 3）；学术论文风格产生的采纳率最高（61.0%），较社交帖子高出 23.5 个百分点（Figure 4）。
- 系统与框架差异：在默认高权威学术论文风格下，DeerFlow 平均 FCAR（67.0%）高于 WebThinker（55.0%），差距随模型智力指数提升而缩小，但采纳率与智力指数不呈单调关系（Table 3）；Gemini Deep Research 同样表现出类似趋势，FCAR 在 1 篇时为 27%，在 3 篇时达到 54%（Figure 7）。
- 防御表现与启示：前置提示、后置精炼及组合防御可将 DeerFlow 上的 FCAR 从基线的 60%–76% 降至 15%–62%，但无法完全消除采纳，且在 Intern-S1-Pro 上组合防御（62%）高于单项防御（Figure 7）；作者认为仅靠隔离识别误导文档并不充分，必须将验证与修正机制贯穿于证据获取、中间研究状态和最终合成的全流程。