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本文介绍了Harness-G，一种图结构检索框架，它将自由形式的查询生成重构为有限动作选择，以减少基于强化学习的搜索代理中的检索别名化问题。在六个问答基准测试中，Harness-G在1.5B规模下比最强基线Graph-R1高出10.74个百分点，在3B规模下高出3.98个百分点。