BM25 为何在 Agentic Search 中意外好用：检索而非推理才是 agent 瓶颈
jobergum · x · 2026-10-30
搜索行业老兵、HORNET.dev CEO Jo Kristian Bergum（前 Vespa.ai 首席科学家、Yahoo 杰出工程师）在 Maven 免费公开课中讲解「BM25 在 agentic search 中的惊人有效性」：
- 核心论点：拖累大多数 agent 的不是推理而是检索——给对证据的 agent 能答好难题，难的是在约 10 亿 token 中找到证据。
- 「BM25 只是 baseline」的迷思：默认配置和评测框架会让词法检索显得弱，修正后结论不同。
- agent 像高级用户一样搜索：agent 写出显式、表达力强的查询；GPT-5 是很强的搜索者，约 98% 的会话中会写带精确短语的长查询，这正是 BM25 擅长处理的。
- 先设计 harness 再测全任务：搜索的暴露方式影响结果与 token 成本，端到端任务成功率优于单查询指标。
类比：grep 已成为编码 agent 的核心检索工具，BM25 对搜索 agent 有同样价值，与流行的向量嵌入路线形成对照。
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