GRADRAG: Cross-Component Prompt Adaptation for Coordinated Multi-Agent RAG
GRADRAG：跨组件提示自适应实现多智能体RAG协同优化
🧭 RAG多智能体协同优化
Bloomberg
将RAG管线建模为计算图，通过评估反馈反向传播优化上游Agent提示，取得12-15pp偏好提升
📌 工作参考价值（4 点）
- 在搭建电商搜索/问答的Agent管线（检索→证据整理→答案生成→校验）时，可借鉴GRADRAG的图结构建模与反馈传播思路：设计一个Evaluator对最终答案和中间证据打分，将结构化反馈反向发送给上游Agent（如检索改写、图谱构建），用少量迭代联合优化全链路，避免各环节独立调优导致的误差累积。
- 两阶段自适应提示机制可直接落地：先让Evaluator输出简短评判（太模糊/证据不足），再据此生成具体改进指令，带动检索和生成prompt的自动更新，降低人工设计prompt的成本。
- 早停策略对成本敏感的场景很有价值：Evaluator判断答案质量达标即可终止迭代，避免无效重试，平衡效果与推理开销。
- 该方法与底层检索范式解耦，支持chunk-based和graph-based两种模式，因此无论团队当前用的是语义分块检索还是知识图谱增强，都能叠加GRADRAG提升多步推理效果，适配迁移成本低。