FORT-Searcher: Synthesizing Shortcut-Resistant Search Tasks for Training Deep Search Agents
FORT-Searcher：合成抗捷径搜索任务以训练深度搜索智能体
🧭 深度搜索Agent训练数据合成 ★ 深度解读
Renmin University of China · KAUST · IQuest Research · Shanghai Jiao Tong University
提出抗捷径数据合成框架 FORT，通过控制证据共覆盖、单线索选择性等风险生成高难度搜索轨迹，仅用 SFT 训练即可在深度搜索基准上取得最优。
📌 工作参考价值（4 点）
- 捷径风险检查：在构造多步推理任务（如电商知识问答、商品溯源）时，应主动检查证据是否被同一条搜索结果覆盖、单条线索是否过于特化、表面文本是否泄露了中间关键实体，防止模型绕过搜索直接作答。
- 对抗验证与自动修复：利用强 Agent 对合成题目进行“试跑”，根据轨迹中的答案命中时间、先验绑定率等指标自动诊断并修复易走捷径的题目，可用于生成高质量 Agent 训练数据，类似方法在推荐解释生成查询中同样适用。
- 模糊化策略：问题表述时用范围、类别、元属性代替精确值，可迫使模型进行多跳检索，这一思路可迁移到生成式推荐中的语义 ID 构建或查询改写，强化模型的信息获取能力。
- 上下文重置机制：当 Agent 陷入低效搜索时，清空历史并重启可显著提升复杂任务的成功率（在 BrowseComp 上提升 16.3 点），可作为 Agent 推理系统中的兜底策略。