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...

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1、AI 能力从"加分项"变"硬指标"  招聘描述中带"AI""大模型"关键词的岗位占比从 22.35% → 34.39%。不只 AI 公司，传统行业也全面要求 AI 技能。2、大厂校招 AI 岗位压倒性占比  - 百度：2026 届 AI 岗位占比超 90%，4000+ Offer，同比增 35% - 阿里巴巴：秋招 AI 相关岗位超 60%3、"超级个体"崛起  OpenClaw 让个人开发者能力倍增，企业从"招团队"转向"招能驾驭 AI 的超级个体"...