我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...

这个简历还能找得到工作吗？😭  

为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题，还是打招呼有问题大佬们，能帮忙看看简历吗？

细心的你一定已经注意到在问AI专业信息或者具有时效性的新闻时，它会“搜索网页”，做到：AI 帮你查资料 + 总结信息。比如你问一个复杂问题，它会先搜索很多网页，然后阅读内容、整理重点，最后梳理输出，给出结构化回答。这种能力背后其实是一类新的算法岗位：AI搜索Agent算法工程师一天一个AI岗位介绍，今天拆解的JD是——AI搜索Agent算法工程师。（图中为字节正在招募的岗位，校招社招均有，看完这篇文章如果你心动了就抓紧投递吧）1️⃣ 这个岗位平时在做什么？从 JD 来看，核心工作可以分成三部分：AI搜索 Agent 构建大模型推理能力优化搜索与生成技术融合🔍 1. 做“AI搜索 Agent”...