高效搜索Agent框架来了搜索Agent提速三倍延迟降五倍
搜索型AI越来越能干，但查得慢、算得慢，效率却上不去。南开大学和UIUC提了套新方案：SearchAgent-X，专治这类“聪明但卡顿”的问题。
它盯上两大痛点：
- 查太准不一定快：检索精度高，反而拖累整体速度；适度模糊查，支持推理反而更高效。
- 慢一点影响成倍放大：信息查回来晚，模型缓存被挤掉，要重算，延迟最多放大83倍。
为此，SearchAgent-X用上两招：
- 优先级调度：让“缓存价值高”的任务优先处理；
- 无停顿检索：信息够用就收手，不让生成端干等。
实测结果：
- 吞吐量提升1.3～3.4倍，延迟降到原来的1/5；
- 回答准确率不降，部分还小幅上升。
适合所有需要“边想边查”的AI系统，比如搜索引擎、问答平台等。
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