搜索智能体检索信用构建与分配研究

2026年10月8日，arXiv Computation and Language 发布一手论文《搜索智能体如何超越结果奖励：构建与分配检索信用》。论文系统研究中间监督如何改进搜索智能体的强化学习，考察多种从中间检索步骤提供学习信号的奖励塑形与信用分配策略，并构建一个将中间信号与最终结果奖励结合的训练框架。实验在多个基准、匹配训练条件下进行，结果显示聚合搜索智能体性能提升，中间信号的选择及其信用分配位置都会影响训练行为。论文据此表明，奖励设计与信用分配是训练有效搜索智能体的重要设计维度。

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