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연구 문서 · 2026 preprint

Stateful Agentic Retrieval

에이전트는 검색 전에 무엇을 기억해야 하는가?

시간순 도구 사용 trace에서 질의를 적응시키는 leakage-aware 연구입니다. 세션 상태, 목표 prior, 후보 coverage를 서로 분리해 측정합니다.

qsπz
고정 질의인과적 상태명시적 prior순위

01 / evidence

긍정 결과와 실패 경계를 함께.

상태는 Hermes search-query 주 과제를 개선합니다. 분리된 목표 빈도 prior는 더 큰 향상을 설명하고, heldout 도구와 TAU-bench는 전이가 멈추는 지점을 보여줍니다.

모든 주요 수치 확인 →
trace / poolresetstatebest
GLM-5.1 · all0.32670.36550.5522support proxy
Kimi · all0.33400.37890.4559prior + residual

MRR@10 · BGE-M3 · closed candidate vocabulary

02 / method

하나의 검색 점수. 감사 가능한 세 신호.

01

Prefix

목표 전에 관찰된 행동과 응답만 보존합니다.

02

분리

인과적 상태와 train-only 목표 빈도를 서로 다른 신호로 모델링합니다.

03

스트레스 테스트

후보 coverage, tool-heldout 손실과 clustered uncertainty를 보고합니다.

점수 계산 경로 보기 →

03 / boundary

이것은 증거이지 메모리 제품 주장이 아닙니다.

URL 검색은 negative control입니다. TAU train-only coverage 평균은 11.92%입니다. Support gating은 차가운 도구에서 손실을 낼 수 있습니다. 문서는 모든 향상 옆에 이 한계를 둡니다.