MC-Search：利用结构化长推理链评估与增强多模态代理搜索

针对多模态大模型在逐步跨模态推理上的需求，本文提出 MC-Search，首个包含长步级标注推理链的多模态代理检索增强生成基准。该基准涵盖五种推理结构，通过 HAVE 机制确保数据质量，并引入过程级指标评估推理与规划准确性。实验揭示了现有模型在检索过量/不足及模态对齐规划上的系统性问题。此外，作者提出 Search-Align 框架，利用验证后的推理链进行过程监督微调，显著提升了开源模型的规划与检索保真度。