火山引擎 ContextSearch 正式 GA：从被动单步 RAG 跃迁到 ReAct 驱动的多步 Agentic Search

ContextSearch 面向 Agent 提供可持续化的数据检索底座，把检索范式从「用户输入→知识召回→LLM 生成→答案输出」的被动单步 RAG 升级为基于 ReAct 框架的主动多步 Agentic Search：由规划引擎驱动「感知→推理→执行」自主闭环，并打通安全合规数据接入与结构化上下文反馈流。官方实测显示，面对「同名客户/指代不清」等歧义场景时，依托 ReAct 机制的意图拆解与澄清能力，Agentic Search 准确率达 91.7%，而基础单步 RAG 因无法消歧在该场景准确率为 0%；基于客户真实线上业务数据与 200 条复杂问答评测集的实测显示，相较基础 RAG 搜索正确率提升 24%。