CAFE：自我改进的搜索智能体需要共同进化的反馈

CAFE（Coupled Agent--Feedback Evolution）提出一种共享参数模型交替扮演搜索智能体与评论家的框架，通过在线RL与离线偏好优化耦合，让反馈随策略共同进化。在七个智能体搜索基准上，CAFE平均优于所评估的基于RL的搜索智能体，在全部六个域外基准上保持收益，并减少答案级幻觉。消融实验表明，仅改进智能体或仅改进评论家最终会陷入平台期，而交替更新两者可持续提升性能。