最近在准备校招，研究了一堆AI Agent相关材料，把最有用的几篇整理出来分享给大家。 如果你也在准备AI方向的岗位，这些思路应该对你有用。 📚 必读材料整理 1️⃣ Agent架构必知：从 Prompt 到 Context  来源：阿里云开发者社区  Agent技术的本质升级：Prompt是静态任务入口，Context是动态智能基座。 三阶段架构升级：  V1.0：单一Prompt驱动 V2.0：工具调用 + RAG增强 V3.0：多智能体协同 + 动态Context管理  面试高频考点：记忆管理、推理策略、工具编排、多智能体协作框架 2️⃣ 智能体如何“看懂”界面，精准找到“人想要”的对...

百度京东啥的投了一直没动静，求佬们帮忙看看能改进的地方

1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...