ANTMAN: Adaptive Need Tracking for Multi-Agent Navigation in Large Information Spaces
ANTMAN：大信息空间多智能体导航的自适应需求追踪
🧭 多智能体协作 · 需求图驱动 ★ 深度解读
University of Illinois Urbana-Champaign
用可修订的未解决需求图替代静态分区，使多智能体协调随查询需求而非信息空间规模增长
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商搜索/推荐中，把用户 query 或会话意图建模为可修订需求图（如类目偏好、属性约束、缺失证据、候选商品集），用该图动态调度召回、排序、解释或 Agent 调用；避免按商品池/内容池大小固定切分 worker，使计算随需求复杂度而非目录规模增长。
- 借鉴 territory + WorkerCard + 两阶段路由：将商品库/内容库/代码库等 substrate 静态划分为 scope-specialized 的 territory，先用轻量检索（稀疏+精确+稠密+RRF）召回少量 WorkerCard，再由 orchestrator 决定是否派遣；比所有 agent 全量参与更省 token，且可跨业务 substrate 复用。
- 每个需求节点显式记录 evidence、attempts、progress，当某条寻证/检索路径 stalled 时，优先做局部 reframe/reroute/fallback，而不是重新规划整个查询；在电商 Agent 场景可减少长流程失败后的整体重试代价。
- 需求驱动的局部搜索规避了超长商品列表/长上下文 prompt 里 lost in the middle 问题；在 push/推荐理由生成或大候选集重排时，可采用类似按需分段检索策略。成本敏感场景还可用小模型做 worker 执行（ANTMAN-H 用 8B worker 保留超过 89% 性能），保留 orchestrator 用大模型。