pasa-agent

详情介绍

在AI浪潮席卷各行各业的今天，字节跳动的研究团队将目光投向了学术研究最基础的环节——文献检索。传统的论文搜索依赖研究者的个人经验和反复尝试，对于探索新兴交叉领域或处理复杂长尾问题（如“如何利用多模态学习改进罕见病的早期诊断”）时，常常力不从心，容易遗漏关键文献。

PaSa-Agent（论文中亦称PaSa）正是为了解决这一痛点。它的核心创新在于将大语言模型（LLM）的语义理解能力与强化学习（RL）的决策优化能力相结合，构建了一个自主搜索代理。你可以把它理解为一个被专门训练来执行“找论文”任务的智能体。它的目标不是提供的结果，而是提供最准、效的搜索结果。通过学习如何针对不同问题生成有效的搜索词序列，并在海量反馈中优化策略，PaSa在多项测试中展现出了超越传统搜索方法以及依赖GPT-4的基线模型的性能。

官网入口地址

PaSa-Agent的官方项目主页和在线演示地址为：https://pasa-agent.ai/

下载地址

作为开源项目，PaSa-Agent没有传统意义上的“客户端下载”。但你可以通过以下方式获取和使用它：

1. 在线体验：访问上述官网，直接在网页界面提交你的学术问题，体验搜索能力。

2. GitHub仓库：项目的全部代码、模型、训练数据集和详细文档都已开源，地址是：https://github.com/bytedance/pasa 研究人员和开发者可以克隆仓库，在本地或云端部署，进行二次开发或深入研究。

功能介绍

1. 基于强化学习的自主搜索策略：这是PaSa的灵魂。面对一个学术问题，它不是执行一次搜索，而是像一个棋手一样，规划多步“棋”（多次搜索）。它使用近端策略优化（PPO）算法进行训练，学习在什么情况下应该生成什么样的关键词组合，以及如何根据初步搜索结果调整后续搜索方向，以化最终结果的相关性和质量。

2. 动态关键词生成与优化：对于同一个复杂问题，PaSa会自动拆解并生成多个角度、不同表述的搜索查询。，对于“人工智能在气候变化预测中的应用”，它会并行搜索“AI climate modeling”、“machine learning extreme weather forecast”、“deep learning carbon emission prediction”等，确保覆盖更广的研究子领域。

3. 合成与真实数据双轮训练：为了训练这个智能体，研究团队构建了专门的合成数据集AutoScholarQuery和从真实学术搜索日志中提取的RealScholarQuery数据集。这使得PaSa既具备处理广泛学术问题的泛化能力，又能适应真实世界的复杂搜索需求。

4. 复杂与长尾查询的卓越处理：PaSa特别擅长处理那些需要深入专业知识、关键词难以精确表述的“长尾”研究问题。它能理解问题的深层语义，并找到那些被常规关键词搜索遗漏的重要文献。

5. 结果整合与相关性排序：PaSa不仅负责搜索，还会对返回的论文进行初步的智能筛选和排序，将最相关、最符合你核心需求的论文优先呈现，并提供清晰的来源引用（如标题、作者、摘要链接）。

应用场景

• 前沿与交叉学科学者：快速了解一个新兴领域（如AI for Science）的全貌，定位奠基性和突破性工作。

• 博士研究生与科研新手：帮助构建扎实的文献综述基础，避免因搜索策略不当而遗漏关键文献，加速研究入门。

• 产业研究院与研发部门：进行技术前瞻和专利分析，快速梳理特定技术路径的学术支撑和发展现状。

• 学术信息检索技术研究：PaSa本身作为一个高水平的研究项目和开源框架，为AI智能体、信息检索、强化学习应用等领域的研究者提供了宝贵的实验平台和基准。

定价与主要信息

PaSa-Agent是一个免费、开源的研究项目。

• 在线体验：通过官网使用，免费，无次数限制（在服务器资源允许的情况下）。

• 本地部署：开源代码遵循相应的开源协议（如Apache License 2.0），可免费用于学术研究甚至商业应用（需遵守协议条款）。

• 成本提示：如果你在本地部署并需要调用在线大语言模型API（如OpenAI GPT）或搜索引擎API，会产生由这些第三方服务商收取的费用。但项目本身不收费。

该项目代表了字节跳动将前沿AI技术赋能基础科研的一次重要尝试，开源姿态也极大促进了学术界在该方向的共同探索。

pasa-agent常见问题