万字长文，彻底讲透智能体化搜索！强化学习基础、角色、优化全拆解，不收藏亏大了！

大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的出现，通过开放式自然语言交互，彻底变革了信息获取与推理方式。然而，LLMs 仍受限于静态知识、事实幻觉（factual hallucination）以及无法检索实时或特定领域信息等问题。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）通过将模型输出与外部证据对齐，有效缓解了这些局限，但传统的 RAG 流水线往往是单轮且启发式的，缺乏对检索与推理过程的自适应控制。

近年来，智能体化搜索（agentic search） 的兴起通过让 LLMs 能够在搜索环境中进行多步交互式的规划（plan）、检索（retrieve）与反思（reflect），突破了这一限制。在这一新范式下，强化学习（Reinforcement Learning, RL） 提供了一种强大的机制，用于实现自适应与自我改进的搜索行为。

本综述首次系统梳理了基于强化学习的智能体化搜索（RL-based agentic search）研究进展，从三个互补维度组织这一新兴领域：（i）RL 的功能角色（what RL is for），（ii）RL 的使用方式（how RL is used，即优化策略），以及（iii）RL 的应用范围（where RL is applied，即优化作用域）。我们总结了具有代表性的研究方法、评估协议与应用实例，并探讨了构建可靠且可扩展的 RL 驱动智能体化搜索系统面临的开放挑战与未来方向。

1 引言

大型语言模型（Large Language Models, LLMs）[137, 189, 242] 在自然语言理解、推理与生成方面展现出前所未有的能力，从根本上重塑了用户获取与交互信息的方式。尽管如此，LLMs 仍存在若干局限：它们受限于静态知识截止点（static knowledge cutoffs）[32]，易产生事实幻觉（factual hallucinations）[157]，并且无法访问实时或特定领域的信息。为应对这些挑战，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） [57, 92] 范式应运而生，成为一种流行的解决方案。RAG 将 LLM 的推理能力与经典信息检索（Information Retrieval, IR）技术（如 TF–IDF [2, 172]、BM25 [154, 155] 以及基于链接分析的 PageRank 模型 [13, 18, 138]）的精确性相结合。通过从外部知识库中检索证据并基于该上下文生成回答，RAG 能够使 LLM 生成更准确且事实依据更充分的输出，尤其适用于知识密集型任务 [9, 16, 49]。

然而，传统的 RAG 系统 [23] 通常是单轮（single-turn）且启发式驱动（heuristic-driven）的：只进行一次检索与一次生成，缺乏根据中间反馈动态调整检索策略或逐步优化查询的能力。被检索到的文档可能包含无关或噪声信息，从而阻碍下游推理 [20, 82–84]。此外，LLMs 往往难以充分利用检索到的证据，限制了整个流水线的有效性。这些局限促使研究者探索更具智能体特征的搜索系统（agentic search systems），其中 LLM 可作为自主决策者（autonomous decision-maker），在多步过程中动态地进行规划（plan）、检索（retrieve）、推理（reason）与反思（reflect）。

为此，研究者提出了搜索智能体（search agents）——即基于 LLM 的系统，能够与搜索环境进行多步交互 [78, 247]。不同于传统 RAG，搜索智能体可以迭代地生成与优化查询，评估检索结果的质量，并动态调整策略以解决复杂的多跳任务（multi-hop tasks）。这种从被动检索（passive retrieval）到主动智能体化（active agency）的转变，标志着信息检索范式的根本性变革。然而，早期的搜索智能体往往严重依赖手工提示（handcrafted prompting） [105] 或监督微调（supervised fine-tuning） [8, 148]，限制了其自主发现最优策略的能力。

近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL） [178] 崭露头角，成为开发自适应（adaptive）与自主（autonomous）搜索智能体的有前景范式 [84, 202]。我们将**基于强化学习的智能体化搜索（RL-based agentic search）**定义为：通过训练一个 LLM 作为决策智能体，使其能够与搜索环境交互、接收外部反馈，并通过迭代改进策略来最大化奖励。这一形式化定义突出了三个核心特征：
(i) 自主性（autonomy）——智能体可自主决定搜索行为；
(ii) 学习性（learning）——策略通过强化学习获得，而非人工设计；
(iii) 交互性（interaction）——智能体通过与搜索环境的多轮交互不断改进推理与检索能力。

尽管该领域发展迅速，但目前对 RL 驱动的智能体化搜索 仍缺乏系统性理解。如表 1 所示，现有综述 [58, 102, 220] 从不同角度探讨了智能体化搜索，但要么对 RL 的关注不足 [220]，要么局限于特定子领域，如 Deep Research [102] 或 RAG [58]。关于 RL 在促进自适应与自主搜索行为中的作用，尚缺乏深入研究。

相比之下，本文是首个专门针对 基于强化学习的智能体化搜索 的全面综述。我们旨在阐明 RL 如何在三个互补维度上促进智能体化搜索的发展：
(i) RL 的功能角色（What RL is for）——探讨其在引导检索、推理与决策中的作用；
(ii) RL 的使用方式（How RL is used）——涵盖奖励设计、策略学习与高级训练方法等优化策略；
(iii) RL 的应用范围（Where RL is applied）——考察 RL 干预的层级范围，从智能体级到步骤级与模块级。

针对每个维度，我们回顾了具有代表性的研究方法，并总结了新兴趋势。论文整体结构如图 1 所示：

• 第 2 节介绍智能体化搜索与强化学习的基础；
• 第 3 至第 5 节从上述三个视角系统探讨 RL 在智能体化搜索中的作用；
• 第 6 节综述评估指标与典型应用；
• 第 7 节总结开放挑战与未来研究方向。

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