T-Search: An Open Agentic Retriever and Playground for Hard Multi-Step Search
T-Search：面向困难多步搜索的开源 Agentic 检索器与实验平台
🧭 Agentic 多步搜索与检索器训练 ★ 深度解读
T-Tech
开源权重 Agentic 检索器，以多轮短上下文搜索返回证据块，平均 Recall@10 达 56.0 并超越更大模型
📌 工作参考价值（4 点）
- 检索与生成解耦：把 agentic retriever 独立成服务，只返回证据块而非最终答案，下游生成器可替换；在电商搜索/推荐中，可拆分为召回证据 Agent + 答案/推荐生成模型，便于独立迭代与后端切换。
- 短上下文轮次 + 显式记忆：每轮 32k token 上限，丢弃前一完整 transcript，只保留 saved chunks、round summary、coverage、next goal，避免 context rot 影响判断；适用于电商多轮会话/Agent 工具调用，防止长工具输出堆积。
- 合成任务对抗过滤 + recall 奖励：训练数据通过整问检索、闭卷可解、支撑必要性等 shortcut 测试过滤，仅保留难任务；RL 以 chunk identifier 的 Recall 作为奖励，无需 LLM judge，适合商品/内容证据召回目标，奖励直接对齐最终 Recall。
- 后端可插拔与多 rollout 融合：模型只通过 search_corpus 工具访问文档，支持 dense/BM25/rerank 同 checkpoint 切换；3 个 rollout 用 RRF 融合可提升召回（55.96→61.33），适合广告候选生成等高召回场景，代价是 3 倍推理。