GRASP: GRanularity-Aware Search Policy for Agentic RAG
GRASP：面向 Agentic RAG 的粒度感知搜索策略
🧭 Agent 搜索策略与工具协调优化
University of Massachusetts Amherst · Adobe Research
用强化学习训练 Agent 自适应选择语义搜索、关键词搜索与段落阅读，提升多跳推理的检索与问答性能
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商搜索的多跳推理（如“适合油皮的平价防晒霜”）可借鉴 GRASP 的动作空间设计：语义搜索用于初步召回，关键词搜索锁定特定属性，段落阅读验证细节，避免一次性返回大量无关商品描述。
- 奖励函数联合考虑答案正确性、引用依据、工具互补性和步数效率，可直接迁移到 Agent 型产品搜索的在线 RL 训练，缓解探索-利用困境。
- 检索粒度控制在 RAG 场景下对延迟和成本敏感的业务（如实时客服）极有价值：学习何时取整段、何时仅取关键句，可大幅缩减输入 token，加速推理。
- 训练的 Agent 表现出可解释的“略读与精读”模式，可辅助构建可审计的推荐理由生成，增强用户信任。