Los investigadores han introducido AtlasNav, un marco persistente de navegación de corpus multi-vista diseñado para abordar la "Ceguera de Evidencia" en agentes de modelos de lenguaje grandes que interactúan con corpus externos. Esta condición ocurre cuando la evidencia requerida no surge o no permanece utilizable dentro de presupuestos de interacción finitos.
- AtlasNav organiza el corpus una vez en un Atlas de Corpus, permitiendo que las consultas naveguen de forma adaptativa en lugar de reconstruir la estructura compartida para cada consulta.
- En BrowseComp-Plus, logra una precisión estricta del 92.05% mientras reduce el costo de inferencia online registrado en un 30.21% en comparación con métodos anteriores de espacio de trabajo dinámico.
- Bajo presupuestos coincidentes, el marco realiza la evidencia requerida completa antes y se acerca más rápidamente a la referencia empírica suministrada por la evidencia del modelo.
- El enfoque sigue siendo efectivo bajo la organización del corpus de PhantomWiki en una escalada de 10K-1M y se transfiere competitivamente al conocimiento empresarial heterogéneo.
Los resultados demuestran que la efectividad de la búsqueda agéntica depende no solo de la evidencia accesible, sino también de cómo se representa el corpus para asegurar que la interacción limitada se convierta en una navegación efectiva.