智能体的主动性问题：Q&D 方法如何让模型追问未被请求的信息

研究提出智能体主动性的内容维度：横向主动性追问当前上下文已隐含的信息，纵向主动性追问只有早期证据才能揭示的需求。基于基准自身分解构建的 need graph 可在无模型评判的情况下对两种主动性打分。Q&D 训练提问者偏好能检索更多所需证据的问题，在三个多跳问答基准的留出集上，同等检索开销下两种主动性均优于同模型提示版本，并在其中两个基准上超过 15 倍大的提示模型。