AGR: Agentic Generative Retrieval with Tool-Augmented Search
AGR：工具增强搜索的智能体生成式检索
🧭 生成式检索 · Semantic ID 工具增强 ★ 深度解读
Fudan University · Kuaishou Technology
把异构特征封装为可调用工具，按需在 SID 解码中注入观察 token，实现请求与层级自适应的生成式检索
📌 工作参考价值（4 点）
- 将用户长期行为、意图、位置、新鲜度等特征封装为 tool token + observation token，在 beam search 每个候选前缀上按需触发；不确定分支（如电影 vs 游戏）才调用对应工具，避免把全量特征塞进 prompt，既可降噪声也可省 serving 成本。电商搜索/推荐生成式召回中，可对用户历史点击序列、实时意图、价格敏感度、库存/时效做同样工具化。
- 训练数据构造的 when/where 规则可直接复用：只用 target 侧与请求侧一致且未显式出现的特征做正样本；计算 ρ_i = log P(同属性 item | prefix) 的增量，选信息增益最大的 SID 深度插入工具；sequential 工具用 Vote（前缀匹配投票）近似最大化预测增益，工程实现简单。
- 长行为序列压缩为单个 observation token 的 Vote/Attn 方案值得抄：对比直拼 400 个 GSU token，Recall@50 基本持平（0.3237 vs 0.3241），训练时间降 81.8%，serving GPU 降 42.9%，适合有长用户行为序列但不能承受长 prompt 成本的场景。
- 两阶段训练 + 对新增 tool token 的 loss 动态缩放 α_k（用 SID vs tool 难度比 clip 到 [0,1]）能稳定扩工具，避免破坏已学好的 SID 表示；这为线上迭代新增特征/工具提供低风险路径。