你换了一个提示词重新搜索，Agent 还是返回那五篇高引用论文。这不一定说明整个领域只有五篇相关研究，更可能是搜索一直围绕同一套术语、排序信号和来源网络打转。
解决方法不是再说一句“搜得更深入”。你要告诉 Agent 怎样离开它已经熟悉的区域。
为什么结果会不断重复？
第一，看起来不同的问题，可能生成几乎相同的查询。“高等教育中的 AI 反馈”和“面向大学生的生成式反馈”共享很多概念，很容易返回同一批热门论文。
第二，相关性排序偏爱链接多、引用高、容易访问的来源。它们适合做锚点，也会挤掉近期研究、地区性期刊、其他学科和使用陌生术语的论文。
第三，有些“重复”其实是不同版本：预印本、会议论文、知识库作者稿和期刊文章。Agent 可能把它们分开计数，也可能一次次重新发现同一项工作。
最后，后续搜索常会继承第一份答案的词汇。Agent 一旦把主题称为“AI-assisted formative feedback”，之后的查询可能一直被这个框架限制。
改提示词前，先诊断循环
要求 Agent 列出：
- 实际使用的查询
- 来源或搜索模式
- 哪些结果是重复或其他版本
- 反复出现的论文为什么排名靠前
- 哪些同义词、学科和引用路径尚未尝试
如果它无法提供这些信息，就从新搜索开始，并自己记录。没有检索日志的重复，几乎无法诊断。
用真正改变结果的搜索动作
一次改变一个维度：
- **词汇：**使用相关论文、受控词表和其他学科里的术语。
- **证据类型：**把实验、定性研究、综述、学位论文或预印本分开搜。
- **人群和场景：**明确写出被忽略的群体、地区或机构。
- **时间：**单独搜索近期年份，避免引用排序一直占据前排。
- **引用网络：**从不同种子论文向后追参考文献，向前看 cited-by。
- **反向角度：**搜索无效结果、批评、失败、伤害或替代解释。
同时要求 Agent 排除已经审核过的记录，只返回能为证据地图增加新方法、新人群、新机制或新结论的论文。
新论文不再改变地图时，再停止收集
独特题目越多，不一定越好。要记录每篇新增了什么。如果后面十篇仍然重复同一种人群、方法和结论，证据地图可能已经稳定。
但如果你只搜索了一个数据库、一种语言或一套术语，重复结果并不代表饱和。饱和看的是新信息，而不是搜索工具是否已经疲倦。
用 WisPaper 把搜索分叉
在 WisPaper Search 中分别为缺失维度建立查询，不要一直提交同一个宽主题。每条分支选一篇强种子论文存进 My Library，再通过 Library QA 检查当前集合还缺哪些人群、方法和结果。
较长的探索可以交给 Scholar Agent，但要明确规定“新结果”的标准：它必须给证据地图增加内容，而不只是换了一个题目。
