From Delivery to Stateful Exploration: Rethinking the Index for Agentic Search
从交付到有状态探索：重新思考 Agentic 搜索的索引
🧭 Agentic Search 索引原生交互接口 ★ 深度解读
Yonsei University
提出 INDEXACT 索引原生接口，将候选集细化与源文本检查分离，用可复用状态与统计反馈提升多跳搜索证据发现并降低上下文占用
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/广告 Agent 搜索中，可借鉴“候选集引用 + 统计反馈”解耦：工具返回 SetRef 和候选集大小/条件命中数，而不是直接返回商品或文档列表，减少模型上下文浪费，尤其适用于多轮筛选和长程导购场景。
- 状态化集合操作（FILTER/INTERSECT/UNION/DIFFERENCE）可复用中间候选集，避免重复检索；电商商品库筛选（类目、品牌、价格区间）天然适合基于倒排索引的布尔/位置条件，工程上可直接基于 Lucene 构建，成本较低且可扩展。
- 精确统计（COUNT_DOCS）优于二进制空/非空：实验显示二进制反馈准确率从 74.0 降至 62.0，精确计数让 Agent 判断条件是否过窄/过宽，辅助其决定继续过滤还是读取证据，可应用于导购 Agent 的条件探索。
- 细粒度读取（AROUND/DOCUMENT/RANGE）按需返回局部上下文，避免自动注入无关文本；Agent 可用 AROUND 定位关键词周边内容验证证据，减少非证据 token 占比，提升长上下文稳定性。