PACE: Towards Surfacing Hidden Conflicts in User Requests
PACE：面向用户请求中隐藏冲突的识别与证据检索框架
🧭 多智能体协作检索与冲突感知推理 ★ 深度解读
Department of Computer Science and Engineering, POSTECH · Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH
提出 PACE 数据集与 PACEMAKER 多智能体框架，通过冲突感知查询重构、多跳图遍历与证据过滤提升隐式冲突判断能力
📌 工作参考价值（4 点）
- 冲突感知查询重构：不要直接用原始 query 检索，先让 planner 生成可能的冲突维度（时间、个人约束、资源状态），再生成 counter queries 去检索隐式约束。在电商推荐或 Agent 决策中，可主动生成反事实查询（如“用户是否对某成分过敏”“该时段是否有冲突日程”）以覆盖不兼容场景。
- 多跳图遍历 + 加权 RRF 融合：为个性化知识库离线构建 k-NN 文档图，在线检索时先混合 dense+BM25 获取种子，再 BFS 扩展邻居，最后用冲突感知过滤器筛选证据。反事实查询检索结果给予更高权重，有助于发现弱相关但决策关键的证据。
- 证据筛选优于全量上下文：实验显示 Full KB 反而不如精选 top-10 证据，缺失部分 gold facts 会显著降低冲突判断准确率。工程上应避免把整个用户画像或海量行为日志直接塞给 LLM，先检索筛选决策关键证据，尤其对冲突类请求。
- 训练-free 且索引阶段无 LLM 调用：多智能体框架冷启动成本低，适合频繁更新的个性化 KB。可借鉴离线建图 + 在线 agent 检索的架构，降低延迟和成本。