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SEEDS框架让搜索智能体按推理状态自选证据
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AI 综述
2026年10月12日，AGI Hunt 报道了 SEEDS 论文提出的新框架，用于改进搜索智能体的证据获取方式：智能体先查看轻量级文档预览，再依据当前推理状态自行选择证据子集以及读取全文的数量，替代按固定数量或排名取 top-k 的做法。当天稍晚，arXiv cs.CL 的报道补充称，SEEDS 全称为 Selective Evidence Entry During Search，智能体先查看检索候选的轻量预览，再结合当前推理状态决定哪些候选、多少个候选被完整读取，可选任意子集且数量灵活。两篇报道均称，在本地语料与实时网页搜索两类设定下的九个知识密集型问答基准上，该框架持续提升搜索效果；后续报道另称其大幅减少完整证据的消耗，并比按检索前缀选择的策略更有效地筛出有用候选。两篇报道均未提及代码开源或产品化落地进展。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月12日 12:00
后续报道补充SEEDS全称，并称其大幅减少完整证据消耗、优于按检索前缀选择的策略。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.CLSEEDS：面向搜索智能体的预览引导证据准入框架
SEEDS（Selective Evidence Entry During Search）让搜索智能体先查看检索候选的轻量预览，再结合当前推理状态自行决定哪些候选、多少个候选被完整读取，可选任意子集且数量灵活。在9个知识密集型QA基准的本地语料与实时网页搜索场景下，该框架持续提升搜索效果，同时大幅减少完整证据的消耗，并比按检索前缀选择的策略更有效地筛出有用候选。
- AGI HuntSEEDS 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
SEEDS 框架让搜索智能体先看轻量级文档预览，再依当前推理状态自选证据子集与读取全文数量，替代按固定或排名取 top-k 的做法。它可选取任意子集、数量灵活，既可用现有推理智能体实例化，也能通过学习优化；在本地语料与实时网页搜索两类设定的九个知识密集型 QA 基准上均持续提升搜索效果。
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