1 背景：传统 RAG 的“单跳”天花板

传统检索增强生成（RAG）=「一次检索 + 一次生成」。
当问题需要多跳推理（例：A 比 B 大几岁？→ 先查 A 出生年 → 再查 B 出生年）时，单跳检索往往“一步错、步步错”。

图1 经典 Agentic Search 流程

Agentic Search 把 RAG 升级成「多轮推理-检索」循环：LLM 像侦探一样，边思考边查资料，直到凑齐证据链。
然而，检索器仍沿用老掉牙的“语义相似度”方案——只关心“这段文字像不像答案”，不关心“这段文字能不能把推理引向正途”。于是高相似但误导性的段落被当成宝贝，最终答案翻车。

2 方案：双视角打分 + 双向飞轮

人大高瓴 & 百度 提出一套面向智能搜索的检索器训练框架。与传统单轮检索增强生成（RAG）只关注“局部段落效用”不同，同时考虑：

• 局部查询-段落相关性
• 全局答案正确性

两者共同衡量段落在多轮智能搜索中的真实效用。

图2 训练框架

2.1 训练数据怎么来？

给定一条 Agent 轨迹
T = {t₁,q₁,D₁, … , tₙ,A}
对每个中间查询 qᵢ，从语料里先捞 20 条候选段落 pᵢ,₁…pᵢ,₂₀，然后打两份分：

1. Local Relevance（LR）
   用 Qwen2.5-72B 做「列表式」相关性打分（0–100），鼓励段落直接回答 qᵢ。
   若能推断出 qᵢ 的“子答案”，一并喂给 LLM 做参考，减少幻觉。
2. Global Answer Correctness（GAC）
   把 pᵢ,ⱼ 塞回 Agent，让它跑完后续所有轮次，看最终答案是否命中标准答案（EM=1/0）。
   这一步把“局部有用”升级为“全局正确”，过滤掉会把推理带歪的高相似段落。

排序规则
先按 GAC 降序，再按 LR 降序；Top-1 且 GAC=1 & LR≥60 为正例，其余做负例，每查询凑 16 条样本。

2.2 模型怎么训？

• 输入：原始问题 Q + 当前查询 qᵢ，用 [SEP] 拼接，不引入历史查询（实验表明历史查询会引入噪声）。
• 损失：对比学习，in-batch + 跨 GPU 负样本，温度 0.01。
• 初始化：直接热启 E5-base，2 epoch，lr 2e-5。

2.3 飞轮怎么转？

算法1 迭代优化伪代码

1. 第 k 轮用 Agentic-Rₖ₋₁ 做环境，PPO 训出更强 Agentₖ；
2. 用 Agentₖ 产生新轨迹，构造更高质量训练集；
3. 用新数据训出 Agentic-Rₖ；
4. 重复 2 轮即收敛。

3 Agentic-R 用两轮迭代，让检索器“长眼睛”

Agentic-R 在 7 个数据集、3 种不同搜索 Agent 上平均提升 2–3 个绝对 EM 点；同时让搜索轮数**减少 10–15%**。
两轮迭代后收益饱和，继续训反而轻微掉点。

表1 主实验结果（7 个 QA 数据集，EM 分数）

图3 平均搜索轮数对比

图4 迭代轮数 vs 性能

4 一张图看懂“为什么 E5 会翻车”

表6 Case Study（HotpotQA）

E5 把“Get Shorty”当成第三部大片，结果一路检索“莫须有”的 honky-tonk；
Agentic-R 直接锁定“Urban Cowboy”+“Gilley’s Club”，一步直达正确答案 Mickey Gilley。

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