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# DeepSearchQA

> DeepSearchQA 在 AgentCompass 中的任务配置、运行方式和结果结构。

DeepSearchQA evaluates agents on multi-domain search questions with single-answer and set-answer scoring.

## 运行时状态

| 字段             | 值                                            |
| -------------- | -------------------------------------------- |
| Benchmark id   | `deepsearchqa`                               |
| Tags           | `Deep Research`, `Search QA`, `Judge-Scored` |
| 执行类型           | local with judge                             |
| 常用 harness     | `researchharness or naive_search_agent`      |
| 常用 environment | `host_process`                               |
| 当前状态           | 已在直接运行时注册                                    |

## 参数

常用参数包括：

* `category`
* `answer_type`
* `judge_model`
* `sample_ids`

通用参数如 `k`、`avgk`、`sample_ids`、`resume` 和 `category` 遵循 [Benchmark 参数](/zh/reference/benchmarks/overview) 的约定。

## 运行示例

```bash theme={null}
agentcompass run \
  deepsearchqa \
  researchharness \
  your-model \
  --env <env-provider> \
  --benchmark-params '{"sample_ids":["<task-id>"]}' \
  --model-base-url "$MODEL_BASE_URL" \
  --model-api-key "$MODEL_API_KEY" \
  --model-api-protocol openai-chat
```

## 输出

单任务详情写入 `results/deepsearchqa/<model>/<run>/details/`，聚合结果写入同一运行目录下的 `summary.md`。