TreeSeeker: Tree-Structured Trial, Error, and Return in Deep Search
TreeSeeker：深度搜索中的树结构试错与分支返回框架
🧭 Agent深度搜索的树结构试错与预算分配 ★ 深度解读
Microsoft · East China Normal University
提出TreeSeeker，通过树结构分支状态和文本UCB操作控制实现深度搜索的受调试错与预算重分配
📌 工作参考价值（4 点）
- 多路径搜索控制：在需要多步信息收集与证据整合的代理任务（如电商导购助手、事实核查）中，可为每个候选方向（查询、来源、假设）维护独立分支状态，利用进度、冲突和失败线索动态分配搜索预算。
- 文本UCB预算分配：通过大语言模型对候选操作（利用/探索/剪枝）进行语义评分（价值、不确定性、风险），无需精确数值奖励即可实现探索-利用-剪枝决策，适合开放域搜索任务。
- 记忆压缩与锚点保留：TreeMem将长历史压缩为分支局部状态，同时保留叶踪迹作为短期锚点，可有效控制上下文长度并保持决策连贯，适用于长对话或长搜索轨迹的代理。
- 操作级决策简化空间：将预算分配抽象为利用、探索、剪枝三种操作，避免细粒度路径评分，降低组合空间，提高大语言模型决策的稳定性和效率。