工程化多跳研究任务的自校正动态规划循环

在 AI 代理处理多跳研究任务时，动态规划循环的核心在于通过迭代分解问题、执行行动并整合观察，实现从分散 web 来源的鲁棒信息合成。这种机制特别适用于需要跨多源验证和逐步推理的场景，如学术调研或市场分析，其中单一步骤往往不足以覆盖复杂依赖关系。引入自校正功能，能让代理在检测到推理偏差或信息不一致时，自动回溯并优化路径，从而提升整体任务成功率，而非被动依赖外部反馈。

动态规划循环的工程化设计应以任务分解为起点，将多跳研究拆分为一系列原子步骤，例如初始查询、结果过滤、交叉验证和最终合成。每个循环迭代中，代理需维护一个精简的工作空间，仅保留上轮的关键输出，避免上下文膨胀导致的噪声干扰。这种设计借鉴了迭代研究范式（IterResearch），其中代理在每轮结束时生成中央报告，汇总核心发现，并决定是否继续探索或输出答案。通过这种结构化循环，代理能处理长时程任务，同时保持认知焦点。

自校正机制的集成是提升鲁棒性的关键，通常通过内部奖励模型或策略优化实现。在强化学习框架下，采用 token 级策略梯度，能细粒度调整代理行为，确保每个行动符合高阶目标。例如，在检测到 web 来源信息冲突时，代理可触发回溯模块，重新评估先前假设，并选择备选路径。这种自校正并非简单重试，而是基于 leave-one-out 优势估计，量化每个步骤的贡献，避免负样本引入的训练不稳定。证据显示，这种方法在模拟 web 环境中，能将任务完成率从 65% 提升至 85%，特别是在多跳基准如 BrowseComp 上表现突出。

为实现可落地性，工程实践需聚焦参数配置和工具集成。首先，定义循环阈值：最大迭代轮次设为 10–15，避免无限循环；每个轮次行动预算限于 3–5 个工具调用，如搜索或页面解析，以控制计算成本。工作空间重建时，使用摘要压缩，将上轮输出精简至 20% 原长，确保 128K 上下文长度内高效运行。自校正触发条件包括：信息熵超过 0.7（表示高不确定性）或交叉验证失败率 > 30%，此时激活重规划模块。

监控要点包括实时日志代理行为：追踪行动成功率、推理深度（跳数）和合成一致性分数。使用指标如 BLEU 分数评估报告质量，或自定义奖励函数计算路径效率（奖励 = 完成度 / 总 token 耗时）。在生产环境中，部署异步框架支持并行代理实例，每实例独立 rollout 轨迹，并通过缓存机制处理工具失败，重试上限设为 3 次。回滚策略至关重要：若自校正失败 2 次，fallback 到基础 ReAct 模式，仅执行线性推理；极端情况下，终止任务并返回部分结果，附带不确定性警告。

进一步，参数调优需考虑环境适应性。在合成数据训练中，模拟 web 噪声通过注入 10–20% 虚假链接，提升代理鲁棒性。GRPO 框架下的学习率设为 1e-6，batch 大小 512，以平衡探索与收敛。selective filtering 规则：排除长度超阈值（>80% 上下文）或无最终答案的负样本，占比控制在 40% 以内。这种配置已在 PhD 级任务合成中验证，能生成需多源推理的问题，确保代理从 web 证据中提炼可靠洞见。

实际部署清单：

1. 初始化：加载代理模型，配置 API 密钥（搜索、解析工具）。
2. 任务输入：解析用户查询，生成初始规划（3–5 跳）。
3. 循环执行：每轮行动 → 观察 → 自校正检查 → 报告更新。
4. 终止条件：达到目标深度或阈值，输出带引用的合成报告。
5. 后处理：验证事实一致性，日志异常以迭代优化。

通过上述工程化方法，AI 代理的多跳研究任务不再局限于浅层搜索，而是实现自主、自适应合成。未来，可扩展至多代理协作，进一步放大自校正效能，推动深度研究向通用智能迈进。（字数：1028）