Agent新型网络搜索降低检索税 本文探讨了AI agent在进行网络搜索时的效率问题，提出了“检索税”概念，即agent在每次搜索循环中为提取和清理文本所消耗的token成本。通过实验对比，使用自有索引（如Seltz）相比传统SERP和神经搜索可大幅降低token消耗，最高节省4倍。文章强调，好的检索应返回完整结构化文档而非链接或片段，并展示了在人物档案、新闻等场景下的应用。 检索税 自有索引 Seltz Token成本 结构化文档 agent搜索 akshay_pachaar 发布于 8 小时前 14 0 0
