各位同仁，下午好！ 今天，我们聚焦一个在构建智能 Agent 过程中至关重要，却又充满挑战的议题：如何让 Agent 在检索信息时，能够像人类一样，在发现初始结果不尽如人意时，自动反思、修正策略，并再次尝试。这便是我们今天要深入探讨的“Rerank-then-Loopback”机制。 在当今的 AI 领域，Agent 正在承担越来越复杂的任务，从数据分析到自动化决策，再到与用户进行深度交互。然而，这些任务的核心往往离不开高质量的信息检索。一个 Agent 的“智能”程度，很大程度上取决于它获取、理解并利用信息的能力。我们常常会遇到这样的场景：Agent 根据任务生成了第一个查询，提交给检索系统，但返回的结果却差强人意，甚至完全偏离了目标。此时，如果 Agent 只能被动接受这些低质量结果，那么它的后续决策和行动都将受到严重影响。 传统的信息检索系统通常是单次、静态的：给定一个查询，返回一组结果，任务结束。这种模式对于简单、明确的查询尚可应对，但对于 Agent 在执行复杂任务时产生的、往往带有隐式需求的查询，就显得力不不逮。Agent 需要的是一个能够自我修正、迭代优化的检索过程。 “ …
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