🏷️ 信息检索

一个暑假，我侄子用两个 Skill 搞明白了 Agent 最难的部分

作者讲述侄子利用暑假开发两个健康类 Agent Skill 的经历。从“养生谣言粉碎机”到“体检行动助手”，解决了大模型幻觉、信息检索权威性及流程设计等难点。文章重点介绍了如何利用豆包搜索 API 的结构化数据与权威过滤功能来增强 Agent 能力，并分享了 Skill 开发优于独立 Agent 的实践经验和建议。

How we built our knowledge base

Cerebras 介绍了其内部知识库的构建过程，该知识库每天处理超过15,000个问题。系统通过从Slack、GitHub等平台提取数据，利用Postgres存储嵌入和元数据，结合全文搜索、向量搜索、IDF和衰减时间等混合搜索技术，实现了高效的信息检索。

Agents Need a New Kind of Web Search

文章探讨了当前 AI Agent 在使用传统网页搜索时面临的“检索税”问题。传统搜索 API 仅返回链接和摘要，迫使 Agent 耗费大量 Token 去抓取和清洗内容。作者通过对比实验指出，使用预先爬取并结构化处理的索引（如 Seltz）能显著降低成本并提升效率，这种返回完整文档而非指针的方式是 Agent 搜索的未来。

Company Brain, Part 2: Factual Memory

文章探讨了构建“公司大脑”中的事实记忆层。作者指出，真正的企业记忆不是简单的知识库或带有聊天框的企业搜索，而是一种从个人工作向外涌现的语义文件系统。它必须具备追溯性、权限管理和个性化能力，能够综合多源数据（如文档、CRM、代码）并主动提供上下文，而非仅被动等待查询。