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通过对话式法学硕士代理来表征网络搜索：从搜索决策和策略到结果和响应
摘要
arXiv:2609.19244v1 Announce Type: new Abstract: Conversational LLM agents increasingly rely on Web search, yet the end-to-end lifecycle of agentic search remains poorly understood. We present the firs...
search
the
Web
and
results
agents
conversational
their
that
rely
2026-09-18
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Mahsa Amani, Seungeon Lee, Abhisek Dash, Asmaa El Fraihi, Yunah Jang, Elisabeth Kirsten, Qinyuan Wu, Krishna P. Gummadi, Manish Gupta, Abhilasha Ravichander, Muhammad Bilal Zafar, Soumi Das
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arXiv:2609.19244v1 公告类型：新 摘要：会话式 LLM 代理越来越依赖于 Web 搜索，但代理搜索的端到端生命周期仍然知之甚少。我们首次对四个主要对话平台（ChatGPT、Claude、Grok 和 DeepSeek）进行网络搜索研究，将现实世界的用户交互 (invivo) 与通过 API 使用同一平台模型的受控实验 (invitro) 结合起来。我们调查了调用网络搜索的代理决策的质量、他们制定查询的策略、他们收到的搜索结果中的潜在领域偏好，以及他们在将搜索结果转换为接地响应时做出的选择。我们发现，不同平台和模型的网络搜索决策差异很大，而更频繁的网络搜索调用并不一定会产生更好的响应质量。我们进一步表明，会话代理采用不同的复杂查询策略，并且特定于平台的搜索引擎返回来自其首选域的搜索结果。最后，尽管回应很大程度上基于搜索结果，但一些主张依赖于未引用的搜索结果，引发了人们对归因和可靠性的担忧。我们的研究结果对于未来人工智能代理和针对对话检索进行优化的网络搜索工具的设计具有重要意义。
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