Beyond Parallel Sampling: Diverse Query Initialization for Agentic Search
超越并行采样：智能搜索代理的多样化查询初始化
🧭 Agent 搜索 · 查询多样化 ★ 深度解读
Carnegie Mellon University · Instituto Superior Técnico · INESC-ID · NOVA LINCS · NOVA School of Science and Technology
提出训练无关的首轮查询多样化方法 DivInit，通过 MMR 从生成池中选择多样性查询，解决并行搜索代理的锚定坍缩问题。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在 Agent 搜索或对话式购物助手中，首轮生成的查询多样性对后续检索路径影响巨大；可将多路独立生成改为单次生成候选池 + MMR 选择，避免锚定坍缩，提升并行采样的有效性。
- 方法无需训练、即插即用，只需修改推理时的首轮查询生成逻辑，且总 LLM 调用次数从 kT 降至 1+k(T-1)，在中小模型上可降低延迟和成本。
- 消融表明首轮多样性已足够维持轨迹分离，后续轮次无需额外干预，简化工程实现。
- 对于电商搜索中的 Agent 多轮交互，可主动设计首轮查询覆盖不同维度（品牌、价格、功能等），提高最终找到满意商品或信息的概率。