程序化搜索智能体：将Agentic搜索扩展到查询重构之外

搜索智能体会调整其查询，但固定的搜索界面使候选处理和证据呈现超出了智能体的直接控制范围。我们的轨迹分析表明，支持的段落可以被检索，但从未传递到智能体；同页预言机干预表明，更改返回的证据可以减少后续搜索。我们引入了程序化搜索智能体 (PSA)，它使得对候选者的本地可执行计算成为搜索操作的单元。 PSA 统一了持久的候选工作空间、灵活的原始组合和选择性的证据呈现。它逐步生成程序单元，这些程序单元可重用候选项、执行相关操作并选择智能体接下来检查的内容。运行时解决每个单元内指定的数据依赖性，而智能体在新证据到达时调整其跨单元的搜索策略。我们将 PSA 与基于查询的智能体和基于工具的智能体在 InfoSeek-Eval 和 BrowseComp-Plus 上进行比较，使用五个策略骨干模型，而不使用特定于任务的训练。所有三个界面共享搜索基底，并且基于工具的智能体还共享 PSA 的基元和持久工作空间。相对于基于查询的智能体，PSA 在两个基准测试中分别将宏观平均任务成功率提高了 4.00 和 7.56 个百分点； 骨干模型内最终步骤token平均减少 28.3% 和 33.9%。这些结果支持将智能体控制扩展到查询重构之外，扩展到检索证据的处理和呈现。代码将在获得批准后发布。