生物医学声明验证智能体中检索是主要瓶颈且引用存在性检查不足

该研究通过受控消融实验发现，在生物医学声明验证任务中，检索能力而非推理能力是限制智能体准确性的主要瓶颈。当使用真实 PubMed API 作为唯一工具时，让模型自主生成查询的 ReAct 风格智能体将金标准论文召回率提升至单轮检索的三倍，达到 62% 准确率，而仅依赖声称作为查询的单次检索召回率仅为 6%。

核心证据显示，若直接提供金标准摘要，模型准确率可跃升至 79-86%，与自主搜索智能体之间存在 17-24 个百分点的显著差距，这直接证明了检索环节是性能短板。此外，引用审计揭示了一个关键安全隐患：闭源模型生成的 PubMed ID 虽然几乎都存在（327/335），但仅有不到 1% 与声明相关；相比之下，搜索智能体的引用相关性高达 67%。这表明仅检查引用 ID 是否存在无法作为科学智能体的有效安全防线。

事实层面，实验对比了四种策略并确认了检索对准确率的决定性影响。推断层面，当前 Agent 框架过度关注推理优化，却忽视了查询构建和检索质量。猜测层面，若行业继续忽视检索模块的改进，未来基于 LLM 的科学助手将在复杂文献验证中持续产生高置信度的错误结论。