arXiv 论文：SEEDS 搜索智能体证据准入框架
原文标题：SEEDS: Preview-Guided Evidence Admission for Search Agents
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论文将「检索证据」与「消费证据」区分开，提出证据准入问题，并给出预览引导的框架 SEEDS，让智能体根据当前推理状态决定哪些候选进入上下文。在九个知识密集型问答基准上，SEEDS 提升搜索效果并大幅减少全证据消耗。
- 问题
- 搜索智能体把检索与消费混为一谈，按固定或排名策略塞入证据，忽略当前推理状态。
- 方法
- 提出证据准入问题与 SEEDS 框架，先给候选轻量预览，再由智能体按推理状态决定哪些、多少进入上下文。
- 结果
- 在九个知识密集型问答基准（本地语料与实时网页搜索）上一致提升搜索效果并大幅减少全证据消耗。
- 影响
- 搜索智能体不必再全量吞文档，按需准入可同时降成本、提准确率，适合生产级 RAG 智能体。
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SEEDS 让搜索智能体按推理状态自选证据，九项 QA 基准效果提升且大幅省证据
- •论文把「检索证据」与「消费证据」拆开，提出证据准入问题：每步该让哪些候选进入推理上下文
- •SEEDS 先给候选轻量预览，再由智能体按当前推理状态决定选哪些、选几个，支持任意子集与灵活数量
- •与固定或自适应前缀策略不同，SEEDS 可直接套用现有推理智能体，也可通过学习进一步优化
- •在九个知识密集型 QA 基准、本地语料与实时网页搜索两种设定下，均提升搜索效果并大幅减少全证据消耗
为什么重要：检索增强智能体的瓶颈正从「能不能搜到」转向「该不该读」，这条给出可复用的准入机制，对做搜索 Agent 与 RAG 的团队有直接参考价值。
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