pasa-agent.ai 是字节跳动研究团队推出的PaSa学术论文搜索智能体的官方网站。它是一个基于大语言模型和强化学习技术开发的AI工具，旨在帮助研究人员更高效、全面地查找学术文献。
PaSa通过两个分工明确的AI代理协同工作，模拟了人类研究员查找文献的完整过程：
- Crawler（爬虫代理）：它像一个不知疲倦的探索者，负责根据你的问题生成多样化的搜索关键词，并执行搜索。更重要的是，它能够自动阅读*找到的论文，并从其**引用列表**中追踪新的相关文献，实现深度挖掘。
- Selector（选择器代理）：它扮演着严格评审官的角色，会对Crawler找到的每一篇论文进行精读和评估，判断其是否真正符合你的查询需求，并会给出筛选的理由。
根据研究团队公布的测试结果，PaSa的表现显著超越了传统工具。在真实学术搜索场景的测试集（RealScholarQuery）上，PaSa的论文发现率（召回率）比使用GPT-4o增强的Google搜索引擎高出近40%。
这意味着，对于复杂、细粒度的学术问题，PaSa能帮你找到更多容易被传统搜索引擎遗漏的关键文献。
你有两种方式可以体验PaSa：
1. 在线体验：直接访问 `pasa-agent.ai` 官网，在搜索框中输入你的学术问题即可。
2. 本地部署：如果你是开发者或研究者，可以访问其GitHub仓库（`github.com/bytedance/pasa`）获取全部代码、模型和数据集，进行深入研究或部署。
总而言之，PaSa不仅仅是一个论文搜索引擎，它是一个能够理解复杂问题、自动深入阅读并追踪引用网络的智能研究助手。如果你在科研中经常需要处理复杂的文献调研工作，PaSa无疑是一个值得尝试的高效工具。
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