预算受限智能体搜索中的更多利用与更智能探索
原文标题：Exploit More, Explore Smarter for Budget-Constrained Agentic Search
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该研究提出ExTS树搜索策略，将扩展视为信息价值决策，结合判别性奖励塑造、随机虚拟子节点和质量条件分支。在提示优化、代码生成、分子结构解析和智能体工作流优化等任务中，ExTS平均相对增益+5.5%，并引入试点运行诊断以理解问题结构差异。
- 问题
- 预算受限的智能体搜索中，标准MCTS探索奖励主导、分支与节点质量无关，浪费评估预算。
- 方法
- ExTS把扩展当作信息价值决策，结合判别性奖励塑造、随机虚拟子节点和质量条件分支。
- 结果
- 提示优化、代码生成、分子结构解析、智能体工作流优化上平均相对增益+5.5%，单一配置通用。
- 影响
- 给评估昂贵的Agent搜索场景提供即插即用的树搜索策略，省预算且免调参。
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