研究剖析ChatGPT等四大平台智能体搜索全流程
原文标题：Characterizing Web Search by Conversational LLM Agents: From Search Decisions and Strategies to Results and Responses
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论文首次系统研究ChatGPT、Claude、Grok与DeepSeek四大对话平台的智能体网络搜索，结合真实用户交互与API受控实验。发现各平台搜索触发决策差异显著，更频繁调用搜索未必带来更好回答质量，且平台搜索引擎偏好特定域名。部分回答依赖未引用的搜索结果，引发归因与可靠性担忧。
- 问题
- 对话智能体的网络搜索全流程缺乏系统理解，触发、查询、引用各环节质量不明。
- 方法
- 结合真实用户交互与同平台API受控实验，对比ChatGPT、Claude、Grok、DeepSeek四平台的搜索决策、查询策略与域名偏好。
- 结果
- 更频繁调用搜索未必提升回答质量；部分回答依赖未引用的搜索结果。
- 影响
- 做检索增强或智能体产品的团队需重新评估搜索触发策略与引用归因机制，而非一味增加搜索次数。
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