百度推出AI多代理搜索框架，实现更智能的信息检索与推理

随着用户对上下文感知、自适应信息检索的需求日益增长，现代搜索引擎正处于迅速变革之中。用户查询的复杂性和数量不断增加，特别是一些需要多层推理的问题，已经超出了传统基于关键词匹配或文档排名系统的处理能力。这些系统需要像人类一样，能够理解和处理信息，这就推动了智能系统设计的根本转变。 然而，尽管已有显著进步，当前的方法仍然存在诸多局限。以检索增强生成（RAG）系统为例，虽然它们在直接回答问题方面表现出色，但通常遵循固定的管道模式，难以应对涉及冲突信息源、情境模糊或多步骤推理的任务。例如，比较汉武帝与凯撒大帝年龄的查询不仅需要从多个文档中获取信息，还需要进行计算和对比，而现有系统在这类任务上往往表现得较为浅薄或不完整。 为了解决这些限制，百度的研究人员提出了一种称为“AI搜索范式”的新方法。该方法采用多智能体框架，由四个关键组件组成：主控（Master）、规划者（Planner）、执行者（Executor）和撰写者（Writer）。每个组件在搜索过程中扮演特定角色。主控根据查询的复杂性协调整个工作流程，规划者将复杂的任务拆分为子查询，执行者管理工具使用并完成子任务，而撰写者则将各个子任务的结果整合成一个连贯的回答。这种模块化架构提供了灵活性和精确的任务执行能力，弥补了传统系统的不足。 此外，该框架还引入了有向无环图（DAG）来组织复杂的查询任务。规划者会选择MCP服务器中的相关工具来解决每个子任务，执行者则迭代调用这些工具，并在工具失败或数据不足时调整查询和后备策略。动态任务分配确保了任务的连续性和完整性，撰写者评估和筛选结果，编译出结构化的最终回答。例如，在比较汉武帝与凯撒大帝年龄的查询中，系统会从不同工具中获取出生年份，进行年龄计算并给出答案，整个过程通过多智能体的合作完成。 为了验证该系统的性能，研究团队进行了几个案例研究和对比测试。与传统的RAG系统不同，AI搜索范式能够在每个子任务上动态重新规划和反思，支持三种团队配置：仅撰者、包括执行者的团队和增强规划者的团队。对于汉武帝与凯撒大帝年龄的比较查询，规划者将其分解为三个子步骤，然后分配给相应的工具处理。最终输出显示汉武帝活了69岁，而凯撒大帝活了56岁，年龄相差13年。这表明该系统能够有效跨多个子任务合成准确的答案。尽管论文更侧重于定性分析而非数值性能指标，但研究展示了在任务处理的用户满意度和稳健性上的显著改进。 总结而言，此项研究提出的模块化、智能体为基础的框架使搜索引擎能够超越简单的文档检索，模拟人类的推理过程。AI搜索范式通过实时规划、动态执行和连贯合成，不仅解决了现有系统的局限性，还为未来可扩展、可靠的搜索解决方案奠定了基础。 业内评价指出，这一创新性的多智能体框架为搜索引擎的设计带来了新的视角，特别是在处理高复杂度查询方面，具有巨大的潜力。百度作为中国领先的互联网巨头，在AI领域的持续投入和技术突破，展现了其在搜索引擎优化和智能化方面的领导地位。