通过工作流归纳进行多轮代理科学文献搜索

科学文献搜索通常需要的不仅仅是从单个查询中检索论文：用户的意图不明确，依赖于偏好，并且通过交互而演变。现有的搜索代理通常依赖于固定管道或仅隐式语言推理，这使得它们的搜索策略难以控制、检查和细化。我们引入了 PaperPilot，这是一种多轮文献搜索代理，它将科学搜索构建为工作流程归纳。给定锚论文和用户查询，PaperPilot 构建可执行的论文搜索运算符 DAG，包括关键字搜索、引文扩展、过滤、评分、重新排名和证据提取。然后，使用用户反馈来优化查询和工作流程本身。我们通过监督工作流程模仿和对受控工作流程损坏的偏好优化来训练 PaperPilot。实验表明，PaperPilot-9B 在多轮交互下比基础 Qwen3.5-9B 工具集代理进行了改进，将 Hit@5 从 58.0 提高到 77.0，MRR 从 47.5 提高到 59.4，nDCG@10 从 26.8 提高到 32.5，同时将工作流执行错误从 9.5% 降低到 0%。这些结果表明，明确的、可编辑的搜索工作流程提供了一个有效且可控的界面，使文献搜索代理与复杂的科学意图保持一致。