SEEDS 论文:让搜索智能体按推理状态预览并自选证据,替代固定 top-k

_reachsumit · x · 2026-10-12

论文提出 SEEDS(Selective Evidence Entry During Search)框架,解决搜索智能体中「证据采纳」这一被忽视的问题:现有系统普遍把检索与消费混为一谈,按固定或排名取 top-k 文档,但证据价值实际取决于智能体当前的推理状态——排名低的候选可能是关键,排名高的反而冗余甚至误导。

方法:先向智能体暴露轻量级文档预览,由其根据当前推理状态联合决定哪些候选、读多少篇全文。与固定/自适应前缀策略不同,SEEDS 可选取任意子集、数量灵活,既可直接用现有推理智能体实例化,也可通过学习进一步优化。