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Meta AI 提出 TreeFlex 框架让智能体自主管理搜索
DAIR.AI 介绍 Meta AI 的新工作 TreeFlex，一个让智能体自身策略决定如何搜索的框架。针对 ReAct 把每次失败尝试都留在同一上下文、导致有用证据难找的问题，TreeFlex 将每个中间状态存为搜索树节点，同一模型读取所有节点的简短摘要来决定继续搜索、分支、检查答案或停止。
Meta AI 的新研究：让智能体自行管理搜索。
（收藏备用）
ReAct 智能体会把所有失败尝试都留在同一个上下文里，导致有用的证据更难被找到。
为改进这一点，他们提出了 TreeFlex——一个由智能体自身策略决定搜索方向的框架。
在 TreeFlex 中，智能体会把每个中间状态保存为搜索树中的一个节点。同一个模型随后读取所有节点的简短摘要，并决定下一步往哪里搜索、是否分支、何时验证提出的答案，以及何时停止。
在一项深度研究基准测试中，在相同的上下文限制下，一个 4B 模型达到了 48.8%，而扁平化 ReAct 为 41.5%。
同一个 9B 基座模型，两者均通过强化学习训练。在 SWE-bench Verified 上，使用 TreeFlex 达到 54.9%，而使用 FoldAgent 为 43.3%。
arxiv.org/abs/2610.20334
与论文对话：academy.dair.ai/papers/treef…
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