Search Engines Never Say No: How Frozen Agents React When the Retrieval Tool Refuses
搜索引擎从不说“不”：冻结 Agent 面对检索工具拒答时的反应
🧭 搜索 Agent · 工具侧拒答机制 ★ 深度解读
工具侧返回 NULL 拒答信号，让顺从 Agent 弃答率提升 243%，并给出按 recall 定价的收益曲线
📌 工作参考价值（5 点）
- 在电商搜索/导购 Agent 的检索出口加“拒答门”，不改模型和检索栈：对 Qwen3-8B/32B、Haiku 这类顺从模型，一句 NULL_RESULT + 解释就能把不可答问题的弃答率从 24% 拉到 84%、幻觉率从 65% 降到 10%，且可答准确率不降。
- 拒答 wording 必须放进 observation，不是 system prompt；效果排序 directive > explanation > bare token，soft warning 几乎无效。线上无货/无匹配结果适合写成“没有可靠结果，可能索引没有该信息；请换 query 或回答 unknown”。
- 对闭源强模型（Sonnet/Opus 5.5）工具侧拒答失效，它们更吃 system-prompt 指令（+16 点 vs 工具侧 +2 点）。多模型混合部署时建议按模型家族分别配置拒答策略。
- 真实收益受 miss-detector 的 recall 上限约束：在固定 false-refusal budget 下，弃答收益几乎由触发器 recall 决定。可先用轻量 QPP/交叉编码器，再按 recall-收益曲线判断是否值得上 LLM judge；detector 不行时改 agent 也白搭。
- 用删除黄金段落/答案串构造 index-hole 测试集，比人工标注便宜且边界干净；适合复用到商品知识库 RAG 的不可答样本评估。