为了攻克这一难题， 腾讯内容算法中心 联合清华大学， 近期提出 ReSeek 框架，它不是对 RAG 的简单改进，而是对 Search Agent 核心逻辑的一次重塑。 ReSeek 的关键在于引入了动态自我修正机制，允许智能体在执行过程中主动评估每一步行动的有效性。一旦发现路径无效或信息错误，它就能及时回溯并探索新 的可能性，从而避免「一条路走到黑」。 为了同时解决 知识的实时性和推理的复杂性 这两大挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生。它与 RAG 的核心区别在于，Search Agent 能够通过与实时搜索 引擎进行多轮交互来分解并执行复杂任务。这种能力在人物画像构建，偏好搜索等任务中至关重要，因为它能模拟人类专家进行深度、实时的资料挖掘。 但 Search Agent 经常面临着一个棘手的瓶颈： 缺乏过程中的自我纠错能力。 现有的智能体一旦在推理早期因一个模糊的查询而走上错误的路径，就会基于这个错 误结果继续执行，引发连锁式错误（Cascading Errors），最终导致整个任务失败。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2510.00568 开源模型及数据集地址： ...