Modelos agentic de busca

Modelos agentic de busca estão emergindo para orquestrar todo o workflow de recuperação, substituindo o stack atual frágil de embeddings, rerankers, classificadores de query e BM25 por primitivas de backend mais simples. Diferente dos LLMs frontier que lidam com o "caso dos 80%", modelos treinados especificamente para busca podem codificar intenções específicas de domínio e os "20% finais" das nuances de retrieval, melhorando a relevância em contextos específicos como e-commerce ou busca de empregos. Exemplos iniciais como SID-1 e Waldo enfatizam menor tamanho e menor latência.