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RouteDRAG：多模态文档 RAG 的路由与执行控制框架
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AI 综述
2026 年 10 月 28 日，arXiv cs.AI 刊出 RouteDRAG，它是一套面向多模态文档 RAG 的学习式框架。该框架的核心是用自适应路径路由判断查询是否需要调用 Agent：只有被判定需要的查询才进入 Agent 执行，其余仍走短路径。框架同时结合动态执行与顺序策略学习，来控制系统对工具的使用和何时终止。据论文报告，在两个 benchmark 上，RouteDRAG 的平均准确率比仅走高短路径的执行高 3.47 个百分点，而这一成绩是在只把 79.3% 的查询交给 Agent 的情况下取得的。论文还称，RouteDRAG 在这两个 benchmark 上都超过了统一 Agent 执行，且所需的回答调用更少。代码已开放。目前该工作处于论文与代码发布阶段，尚无后续复现或第三方评测报道。
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最新进展10月28日 12:00
arXiv 刊出 RouteDRAG，只把 79.3% 的查询交给 Agent，准确率却仍高于仅走短路径的执行，并已开源代码。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AIRouteDRAG：为多模态文档 RAG 学习路由与控制智能体执行
RouteDRAG 提出一套学习式框架，用自适应路径路由判断查询是否需要调用 Agent，并结合动态执行与顺序策略学习控制工具使用和终止。在两个 benchmark 上，其平均准确率比仅走短路径的执行高 3.47 个百分点，而只把 79.3% 的查询交给 Agent。它同时在这两个 benchmark 上超过统一 Agent 执行且所需回答调用更少，代码已开放。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。