Programmatic Search Agents: Extending Agentic Search Beyond Query Reformulation
可编程搜索智能体：从查询改写扩展到候选处理与证据呈现
🧭 Agent 搜索接口 · 程序化候选处理与证据呈现 ★ 深度解读
Zhejiang University · Yuanbao Team, Tencent · Peking University
提出 Programmatic Search Agent，以可执行程序单元组织搜索动作，统一候选工作区、原语组合与选择性证据呈现，提升成功率并显著降低 token 消耗
📌 工作参考价值（4 点）
- 把“保留候选”和“呈现证据”解耦：在电商搜索/推荐 Agent 中，让检索/召回结果作为可寻址对象持久化在工作区，LLM 只接收程序选择的精简 notes，不把完整候选全部塞进 prompt。可直接复用上一轮 product pool 做 filter/rerank/extract，减少重复召回和上下文膨胀。
- 用可组合原语代替单一 search(query) 工具：定义 retrieve/filter/rerank/extract/dedupe 及变量引用，让 Agent 生成一个 cell 表达“过滤上一轮池子 → 条件补召 → 合并去重 → 重排 → 抽取证据”的依赖链；避免多轮 tool call，适合多跳商品属性/活动规则验证等场景。
- 审计 evidence-delivery gap：线上 RAG/搜索链路常出现“文档已经进候选但未透出给模型”。可离线回放轨迹，统计支持性证据是否进入 extraction 候选却未返回；对完全遗漏做同页补全的消融，能量化呈现瓶颈并指导界面改造。
- 交互预算下优先做程序化动作：如果决策轮次或成本受限，PSA 在 30-50 decision 预算下比 query agent 成功率高 11-13pp 且 final-step tokens 省 38-41%。在商品搜索助手里，可把多个确定性操作（去重、重排、按条件筛选）合并进一个可执行 cell，只在需要语义判断时回到 LLM。