Компания Nace AI представила инструмент Drex for Search, предназначенный для оптимизации принятия решений AI-агентами. Система оценивает варианты с помощью калиброванных вероятностей за один проход, что снижает вычислительные затраты на каждом этапе работы агента.
Тестирование на бенчмарке OfficeQA Pro, включающем 133 вопроса по документам Казначейства США, показало рост точности ответов на 6%. При этом количество шагов сократилось на 62%, использование токенов — на 56%, а скорость работы выросла в 2,3 раза.
В рамках BrowseComp-Plus, содержащем 830 вопросов по 100 000 веб-документов, система достигла результата 92,05% при 12,6 поисковых запросах. На VisDocAgentBench решение с планировщиком Qwen 27B показало 77,5% R@1, опередив Claude Opus 5 с результатом 67,5%.
На бенчмарке MADQA при работе с 800 PDF-файлами точность составила 94,7% с Gemini 3.5 Flash. В EnterpriseRAG-Bench, охватывающем более 500 000 корпоративных документов, система набрала 88,22 балла, заняв третье место и опередив OpenAI File Search на 27,2 пункта.
