在预算受限的 Agent 搜索中更多利用、更智能探索

英文标题：Exploit More, Explore Smarter for Budget-Constrained Agentic Search

该论文讨论预算受限的 Agent 搜索：当验证成本高昂、候选生成需要多次模型调用，或两者兼有时，LLM Agent 必须在有限评估预算内不断优化候选方案。论文指出，标准 MCTS 在这一场景下的预算分配效果不佳。该问题对构建成本可控的 Agent 搜索、验证与候选优化系统具有直接意义。原始摘要内容在“allocates budget poorl”处截断，未提供完整方法和实验结论。

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