摘要
针对现有检索增强代理将检索视为黑盒、导致多轮低效搜索的问题，本文提出超智能检索代理（SIRA）。SIRA 定义“超智能”为将多轮探索压缩为单次具有语料区分度的检索动作。该方法利用 LLM 离线丰富文档词汇、预测查询缺失证据词，并调用文档频率统计工具过滤无效术语，最终生成加权 BM25 查询。实验表明，SIRA 在多个基准上优于密集检索器及最先进多轮代理基线，实现了高效、可解释且无需训练的卓越性能。
AI 推荐理由
论文核心在于 Agent 如何利用 LLM 和统计工具优化检索技能，将多轮探索压缩为单次高效工具调用。
研究机构
Meta Superintelligence Labs
Rice University
论文信息