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当研究者面对一个真实的科研问题时，想找的往往不是“与某个关键词相关”的论文，而是同时满足多个条件、能够形成完整证据链的一组工作。这时，难点不只是“如何匹配论文”，更是“下一步应该去哪里找”。

针对这一问题，中国科学技术大学认知智能全国重点实验室团队开源PaperScout智能体，将学术检索建模为一个连续决策过程。

在 PaperScout 中，AI 不再机械执行固定的“先搜索、再扩展”流程，而是根据已经找到的论文，自主决定是发起新搜索，还是沿参考文献继续深挖。

为了训练这种多轮检索 Agent，研究团队进一步提出了面向完整交互序列的强化学习方法PSPO。

实验表明，PaperScout 在召回率和相关性两个指标上，显著优于强大的工作流驱动方法以及强化学习基线，验证了 PSPO 策略的有效性。目前该成果已被EMNLP 2026收录。

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  • 论文标题：

    PaperScout: An Autonomous Agent for Academic Paper Search with Process-Aware Sequence-Level Policy Optimization

01

复杂学术问题，不是

一次语义匹配

举一个例子：

寻找将强化学习用于蛋白质折叠、但不采用 Transformer 架构的研究。

这类问题同时包含主题、方法、应用场景和排除条件。单轮关键词检索或语义匹配，容易返回“主题相近，条件却不满足”的结果。研究者仍然需要反复改写查询、逐篇筛选，再沿参考文献继续追踪。

近年来，大语言模型开始参与查询改写、候选筛选和引用扩展，但不少系统仍然依赖预先写好的流程。流程变复杂了，真正决定“何时搜索、何时扩展、何时换方向”的，依然是人工规则。

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图 1：学术检索从单轮语义匹配、固定工作流，走向能够自主观察和决策的 Agentic Search。

02

PaperScout：

自主决定“搜”还是“扩”

PaperScout 将论文检索建模为一个部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）。通俗地说，检索不再是一次性的“查询—返回”，而是一段不断观察、行动和更新的探索过程。

在每一轮中，PaperScout 都会维护一个动态“论文池”，记录候选论文的内容与元数据、它们与用户问题的相关程度，以及参考文献是否已经被探索。然后，Agent 根据当前论文池和历史记录，自主选择两类动作：

  • Search：生成新的检索式，寻找新的候选论文；

  • Expand：选择一篇已有论文，沿其参考文献继续探索。

新获得的论文经过相关性判断与去重后，会回到论文池中，成为下一轮决策的新证据。

关键在于，Search 和 Expand 不再以固定顺序出现。当某条引用链仍有价值时，PaperScout 可以继续深挖；当扩展结果趋于饱和时，它又能重新搜索，打开新的研究方向。

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图 2：PaperScout 维护动态论文池，并根据当前观察自主调用 Search 或 Expand。

03

PSPO：让优化粒度对齐

Agent 的真实动作

让 Agent 学会自主决策，关键难题是如何稳定地训练它。

在多轮论文检索中，环境通常在一次完整回复和工具调用之后，才能判断这一轮是否找到了新的相关论文。但经典 PPO 主要在 token 层面优化，需要把一个交互级反馈分摊给回复中的大量 token。

这会产生一种“粒度错位”：Agent 的真实动作是一整轮搜索或扩展决策，优化算法处理的却是组成这次决策的单个 token。本应评价“这一步找到了多少有价值论文”的反馈，因此容易被稀释。

为此，研究团队提出Proximal Sequence Policy Optimization（PSPO）：将每轮生成的完整回复视为一个原子动作，在交互序列层面估计优势并更新策略；同时保留逐轮过程奖励，让模型知道“究竟是哪一步带来了新论文”。

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图 3：PPO 在 token 粒度处理交互反馈；PSPO 将一次完整响应视为原子动作，进行序列级优势估计与重要性采样。

PaperScout 的单步奖励同时考虑两件事：奖励新获得的高相关论文，惩罚重复查询或重复扩展。因此，Agent 学到的不只是“最后找到了多少”，还包括“每一步是否有效”。

04

实验：4B 模型也能学会

高效多轮检索

研究团队在两个学术检索基准上进行了评估：包含真实专家查询的RealScholarQuery，以及由顶会论文构造的AutoScholarQuery。

PaperScout 使用 Qwen3-4B-Instruct-2507 作为骨干模型，并与 Google Search、Google Scholar、PaSa、SPAR 以及未经过强化学习训练的不同规模模型进行比较。

在RealScholarQuery上，PaperScout 的 Recall 达到0.574，高于最佳对比系统的 0.541；F1 达到0.441，相比最佳基线的 0.417 相对提升5.8%；LLM 相关性评分为2.576，Recall@all 为0.691。

在AutoScholarQuery上，PaperScout 取得0.459 Recall、0.134 F1、2.467 LLM 相关性评分和0.811 Recall@all。

更值得关注的是，在相同工具调用次数下，PaperScout 通常能获得更高的召回率。经过 PSPO 训练的 4B 模型，在较宽的工具调用区间内可以匹配甚至超过未经强化学习训练的 Qwen3-Max。这说明，对于多轮学术检索，学会更有效地使用工具，可以弥补模型规模的差距。

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图 4：在 RealScholarQuery（上）和 AutoScholarQuery（下）上，PaperScout 在相同工具调用次数下取得更高召回率。

PSPO 与其他优化方法的直接对比也支持了这一结论。在 RealScholarQuery 上，PSPO 的 Recall 为0.574，高于 GSPO 的 0.557 和 PPO 的 0.537。

05

它是如何搜索的？

论文展示了一个与 CLIP、ViLD 和 RegionCLIP 相关的复杂检索案例。

面对初始问题，PaperScout 首先将需求拆解为多个语义侧面，分别发起与 CLIP visual localization、ViLD model 和 RegionCLIP model 等相关的搜索，快速获得种子论文。

随后，它选择 RegionCLIP、ViLD、RegionBLIP 等高相关工作进行参考文献扩展，逐步深入区域级视觉语言学习方向。

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当沿已有论文继续扩展的边际收益下降时，PaperScout 没有机械地重复 Expand，而是重新发起关于 fine-grained region understanding 的 Search，打开新的检索分支，再继续扩展 FILIP、BLIP-2 等相关工作。

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图 5：PaperScout 根据已有上下文在 Search 与 Expand 之间动态切换，并在扩展收益下降后主动开辟新方向。

这个过程很像研究者真实的文献调研：先广泛寻找入口，再沿关键工作深挖；当局部线索趋于饱和后，主动换一组概念重新搜索。PaperScout 学到的，正是在“广度”和“深度”之间动态切换的能力。

06

不只是一个新的论文搜索器

PaperScout 展示了两个值得关注的方向。

第一，学术检索正在从“更好的语义匹配”走向“自主的信息探索”。系统不再只负责对已有候选进行排序，而是主动决定去哪里寻找信息、沿哪条线索继续追踪，以及何时改变方向。

第二，Agent 强化学习需要与真实交互粒度对齐。许多工具型 Agent 的动作，本质上都是一次完整响应触发的一组工具操作。PSPO 所关注的序列级优化和过程奖励，也为训练其他多轮、工具增强型 Agent 提供了新思路。

07

当前边界

论文同时指出，PaperScout 仍有进一步拓展的空间：当前评估主要集中在计算机科学领域；检索范围受公开搜索引擎和开放论文库限制；现有检索后端来源仍然有限；引用扩展主要沿论文参考文献向后追踪，尚未充分利用后续引用和更完整的引文图信号。

更广的学科覆盖、更多源的学术检索、更完整的引文图探索，以及面向真实科研任务的长期自主搜索，都是值得继续探索的方向。

08

相关基准：ScholarQuest

围绕自主学术论文搜索，研究团队还构建了大规模、分类体系引导的评测基准ScholarQuest，用于系统评估开放文献环境中的 Agentic Academic Paper Search。

ScholarQuest 基于 1,000 余个计算机科学主题，覆盖方法导向、设定锚定、比较型和范围约束型四类代表性研究意图，并提供可扩展的答案构建流程与共享检索后端ScholarBase，以支持可复现评测。

评测结果显示，Agentic 方法整体优于单次检索基线，但当前最佳 Agent 的 Recall@100 仅为0.314，Recall@All 为0.355，说明真实开放文献环境下的自主学术搜索仍有很大提升空间。

如果说 PaperScout 关注的是“如何训练一个更会搜索的 Agent”，那么 ScholarQuest 关注的则是“如何在更真实、更系统的环境中评测它”。二者分别从方法与评测两个方面，推进自主学术搜索 Agent 的研究。

09

总结

搜索论文，表面上是寻找文档；更深层次上，它是在一个不断扩展的知识网络中连续决策。

PaperScout 让 AI 从“执行检索流程”走向“自主规划检索过程”：它会观察已经获得的证据，判断下一步应该搜索还是扩展，也会在旧方向趋于饱和时主动寻找新入口。PSPO 则让这种多轮决策能够在更合适的粒度上得到训练。

目前，PaperScout 的论文、项目主页和代码，以及 ScholarQuest 基准论文均已公开。欢迎读者阅读论文、试用项目，并与研究团队交流复杂学术检索与工具增强 Agent 的更多可能。

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