IXThinker·2026-03-10 15:20

擴散語言模型助搜尋智能體邊想邊做

Search Agent落地長期受制於時延：ReAct範式下智能體需多輪串行執行推理、工具調用與等待返回。中國人民大學趙嘉浩將分享DLLM-Searcher，借助擴散語言模型讓智能體邊思考邊行動。

瓶頸所在

在經典ReAct範式下，智能體需多輪串行執行推理、工具調用、等待返回再繼續推理，工具等待與多輪生成疊加，令端到端時延顯著上升，直接削弱交互體驗，成為實際落地的主要制約。