#733.BM25 在智能体搜索中出人意料的有效性，简单工具为何重新变强
📝 本期播客简介
本期我们克隆了：AI Engineer · The unreasonable effectiveness of BM25 for agentic search — Jo Kristian Bergum, Hornet.dev
原内容更新时间：2026-09-16
在 AI Engineer 的节目中，Hornet.dev CEO Jo Kristian Bergum 分享了他对 BM25 和 Agent 式搜索的判断：BM25 这个拥有数十年历史的经典文本检索评分算法并没有发生根本变化，真正变化的是使用它的用户。如今的 LLM 掌握大量实体、公司、日期和产品标识知识，能够构建更长、更具体的查询，还能连续发起多轮搜索。
节目从 Agent 式搜索的定义讲起，解释模型、测试框架和检索引擎如何共同构成 Agent 循环中的搜索系统。Jo Kristian Bergum 结合 BrowseComp+ 基准测试说明，深度研究任务的瓶颈往往不在模型推理，而在查询组织能力与检索质量；即使模型能力足够强，有限的上下文窗口仍然要求系统决定哪些信息值得放进去。
后半部分聚焦 BM25 的实际价值：精准匹配对人名、实体、邮编和 SKU 等信息依然重要，模型也更容易理解字面匹配的结果。Jo Kristian Bergum 还介绍了将检索结果放入文件系统工作区的思路，让 Agent 通过…
The skinny
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