ITER: Interaction-Aware Retrieval for Agentic Search
面向 Agent 搜索的交互感知检索
🧭 Agent 搜索 · 交互感知稠密检索 ★ 深度解读
The University of Queensland
提出交互感知检索器 ITER，用历史查询与轨迹相对监督提升 Agent 搜索证据发现
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/导购 Agent 的召回或重排中，可将「主需求 + 当前 query + 已尝试 query 序列」作为排序输入，显式告知模型已探索方向；即使不换模型，也能减少已看商品/答案的重复置顶，优先曝光能补充新信息的候选。
- 从用户或 Agent 轨迹构造三层负样本：已点击且有效作为冗余负样本（最高权重，如 3.0），已点击无效作为困难负样本（1.0），曝光未点击作为弱负样本（0.3）。这比传统随机负采样更贴合“边际增益”目标，适合精排/重排阶段。
- 工程上可采用去重式结果接口：把已曝光/已点击的 item 移到侧栏但仍可访问，不占主列表坑位，从而提高后续 step 的新候选覆盖率；论文中该设置带来 26.7% 的延迟访问正样本，对推荐/搜索 Agent 同样有借鉴意义。
- 跨模型迁移时，避免把 free-form pre-search reasoning 作为核心特征；不同 LLM 表达差异大，AgentIR 虽然 search recall 高但 task success 不稳。结构化历史（主 query + 子 query 序列）具有更好的跨 backbone 鲁棒性，更适合多模型混用的线上环境。