論文の概要: Towards Retrieving Interaction Spaces for Agentic Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06880v1
• Date: Fri, 05 Jun 2026 03:47:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.554065
• Title: Towards Retrieving Interaction Spaces for Agentic Search
• Title（参考訳）: エージェント検索のためのインタラクション空間の検索に向けて
• Authors: Shengyao Zhuang, Yuansheng Ni, Hengxin Fun, Jimmy Lin, Xueguang Ma,
• Abstract要約: 最近の直接コーパス(DCI)の研究は、エージェントが5.4のインタラクションやファイル読み取りといったシェルツールを通じて生コーパスと対話できることを示している。 エージェント検索における検索の役割は, LLMコンテキストウィンドウに適合する文書を選択することだけではなく, インタラクション空間を構築することにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.666902610940525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval for search agents is still inherited from non-agentic information retrieval: a retriever ranks the corpus and the agent reads a small set of returned documents. Recent direct corpus interaction (DCI) work shows that agents can instead interact with the raw corpus through shell tools such as grep and file reads. But unbounded interaction does not scale: every broad shell command is a scan over the whole corpus, and latency degrades sharply as the corpus grows. We argue that the role of retrieval for agentic search is not just to select documents that fit in the LLM context window, but to construct an interaction space: a bounded subset of the corpus the agent can explore with associated tools. Two design consequences follow. The space needs a boundary supplied by retrieval, and the objects within it should be processed for interaction. As a proof of concept, we propose RISE (Retrieving Interaction SpacE): we use BM25 to construct the interaction space; meanwhile, its documents are processed during indexing for shell-style navigation. On BrowseComp-Plus, RISE matches the pure-shell DCI baseline at 78% accuracy with gpt-5.4-mini at roughly one quarter of the per-query cost. At 1M documents, RISE-BM25 reaches 81% on gpt-5.4-mini, whereas DCI on gpt-5.4-nano degrades to 60% with 33 of 100 wall-clock failures.
• Abstract（参考訳）: 検索エージェントの検索は、まだ非エージェント情報検索から受け継がれている。 最近の直接コーパス相互作用(DCI)の研究は、エージェントがグレップやファイル読み込みといったシェルツールを通じて、代わりに生コーパスと対話できることを示している。 すべてのワイドシェルコマンドはコーパス全体のスキャンであり、コーパスが大きくなるにつれてレイテンシが急激に低下する。 エージェント検索における検索の役割は, LLMコンテキストウィンドウに適合する文書を選択することだけではなく, 対話空間を構築することにある。 2つの設計結果が続く。 空間は検索によって供給される境界を必要とし、その内部のオブジェクトは相互作用のために処理されるべきである。 概念実証として RISE (Retrieving Interaction SpacE): BM25 を用いてインタラクション空間を構築し, シェルスタイルナビゲーションのインデックス作成中に文書を処理する。 BrowseComp-Plusでは、RISEは純殻のDCIベースラインを78%の精度でgpt-5.4-miniと、クエリあたりのコストの約4分の1で一致させる。 1Mの文書では、RISE-BM25はgpt-5.4-miniで81%に達し、gpt-5.4-nanoのDCIは壁時計100回中33回まで低下する。

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