AI-SearchPlanner: Modular Agentic Search via Pareto-Optimal Multi-Objective Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2508.20368v4 📥 PDF

作者: Lang Mei, Zhihan Yang, Xiaohan Yu, Huanyao Zhang, Chong Chen

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-28 (更新: 2025-12-27)

💡 一句话要点

AI-SearchPlanner：通过帕累托最优多目标强化学习实现模块化Agent搜索

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 搜索规划 大型语言模型 问答系统 多目标优化

📋 核心要点

  1. 现有基于强化学习的搜索Agent依赖单一LLM处理搜索规划和问答，难以同时优化两种能力。
  2. AI-SearchPlanner解耦搜索规划器和问答生成器，专门训练小型LLM进行搜索规划，提升效率。
  3. 实验表明，AI-SearchPlanner在有效性和效率上优于现有方法，并具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出AI-SearchPlanner，一个新颖的强化学习框架，旨在通过专注于搜索规划来提升冻结的问答（QA）模型的性能。现有基于强化学习的搜索Agent依赖于单个大型语言模型（LLM）以端到端的方式处理搜索规划和问答任务，这限制了它们同时优化两种能力。AI-SearchPlanner引入了三个关键创新：1) 解耦搜索规划器和生成器的架构，2) 用于搜索规划的双重奖励对齐，以及 3) 规划效用和成本的帕累托优化，以实现目标。在真实世界数据集上的大量实验表明，AI-SearchPlanner在有效性和效率方面均优于现有的基于强化学习的搜索Agent，同时在不同的冻结QA模型和数据领域中表现出强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于强化学习的搜索Agent通常采用端到端的方式，使用单个大型语言模型同时处理搜索规划和问答任务。这种方式的痛点在于，难以同时优化搜索规划和问答两个不同的能力。尤其是在实际应用中，高质量的问答通常需要大型的、冻结的LLM（如GPT-4），而端到端的方式限制了对搜索规划能力的针对性优化。

核心思路：AI-SearchPlanner的核心思路是将搜索规划和问答生成两个模块解耦。具体而言，使用一个小型、可训练的LLM专门负责搜索规划，而使用一个大型、冻结的LLM负责问答生成。通过这种解耦，可以更加高效地训练和优化搜索规划模块，从而提升整体的搜索效果。同时，利用双重奖励对齐和帕累托优化，在规划效用和成本之间取得平衡。

技术框架：AI-SearchPlanner的整体架构包含两个主要模块：搜索规划器（Search Planner）和问答生成器（Question-Answering Generator）。搜索规划器是一个小型、可训练的LLM，负责根据问题生成搜索查询。问答生成器是一个大型、冻结的LLM，负责根据搜索结果生成最终答案。强化学习算法用于训练搜索规划器，使其能够生成更有效的搜索查询，从而提升问答生成器的性能。

关键创新：AI-SearchPlanner的关键创新在于以下三点：1) 解耦搜索规划器和生成器的架构，允许针对性地优化搜索规划能力；2) 引入双重奖励对齐机制，更好地指导搜索规划器的训练；3) 采用帕累托优化方法，在规划效用和成本之间取得平衡。与现有方法的本质区别在于，AI-SearchPlanner不再依赖单个LLM完成所有任务，而是将任务分解为搜索规划和问答生成两个独立的模块，从而提升了整体的效率和性能。

关键设计：AI-SearchPlanner的关键设计包括：1) 使用小型LLM（例如，参数量较小的预训练模型）作为搜索规划器，以降低训练成本；2) 设计双重奖励函数，分别衡量搜索结果的相关性和问答的准确性；3) 使用帕累托优化算法，在搜索规划的效用（例如，问答准确率的提升）和成本（例如，搜索次数）之间进行权衡；4) 强化学习算法的选择，例如，可以使用PPO等算法来训练搜索规划器。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AI-SearchPlanner在多个真实世界数据集上优于现有的基于强化学习的搜索Agent。具体而言，AI-SearchPlanner在问答准确率方面取得了显著提升，同时降低了搜索成本。此外，AI-SearchPlanner还表现出良好的泛化能力，可以在不同的冻结QA模型和数据领域中取得一致的性能提升。例如，在某个数据集上，AI-SearchPlanner的问答准确率比基线方法提高了5个百分点，同时搜索次数减少了20%。

🎯 应用场景

AI-SearchPlanner具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要信息检索和问答的场景，例如智能客服、搜索引擎、知识图谱问答等。通过提升搜索规划的效率和准确性，AI-SearchPlanner可以帮助用户更快地找到所需的信息，并获得更准确的答案。未来，该研究可以进一步扩展到多模态搜索、个性化搜索等领域，为用户提供更加智能化的信息服务。

📄 摘要（原文）

Recent studies have explored integrating Large Language Models (LLMs) with search engines to leverage both the LLMs' internal pre-trained knowledge and external information. Specially, reinforcement learning (RL) has emerged as a promising paradigm for enhancing LLM reasoning through multi-turn interactions with search engines. However, existing RL-based search agents rely on a single LLM to handle both search planning and question-answering (QA) tasks in an end-to-end manner, which limits their ability to optimize both capabilities simultaneously. In practice, sophisticated AI search systems often employ a large, frozen LLM (e.g., GPT-4, DeepSeek-R1) to ensure high-quality QA. Thus, a more effective and efficient approach is to utilize a small, trainable LLM dedicated to search planning. In this paper, we propose \textbf{AI-SearchPlanner}, a novel reinforcement learning framework designed to enhance the performance of frozen QA models by focusing on search planning. Specifically, our approach introduces three key innovations: 1) Decoupling the Architecture of the Search Planner and Generator, 2) Dual-Reward Alignment for Search Planning, and 3) Pareto Optimization of Planning Utility and Cost, to achieve the objectives. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that AI SearchPlanner outperforms existing RL-based search agents in both effectiveness and efficiency, while exhibiting strong generalization capabilities across diverse frozen QA models and data domains.