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title: "为什么现在 RAG 越少越少提及了"
source_name: "掘金本周最热"
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content_type: "article"
language: "中文"
score: 8.5
tags: ["RAG","AI Agent","LLM","Skill","Tool"]
published_at: "2026-04-23T01:58:36+00:00"
created_at: "2026-04-25T22:57:56.14623+00:00"
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# 为什么现在 RAG 越少越少提及了

Canonical URL: https://www.traeai.com/articles/ab89635d-285b-4791-a965-c39ed5817d59
Original source: https://juejin.cn/post/7631495035477983242

## Summary

文章探讨了RAG在AI Agent领域提及减少的原因，包括Skill+Tool的普及、RAG高成本、LLM能力提升等。

## Key Takeaways

- Skill和Tool因简单高效成为Agent生态主流
- RAG的搭建和维护成本较高，限制其普及
- LLM能力增强降低了RAG的必要性

## Content

Title: 为什么现在 RAG 越少越少提及了

URL Source: http://juejin.cn/post/7631495035477983242

Published Time: 2026-04-23T01:58:36+00:00

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# 为什么现在 RAG 越少越少提及了大家好，我是双越。wangEditor 作者，前百度 滴滴 资深前端工程师，慕课网金牌 - 掘金

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# 为什么现在 RAG 越少越少提及了

[双越AI_club](http://juejin.cn/user/1714893868765373/posts)

 2026-04-23  1,627  阅读9分钟 

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大家好，我是双越。[wangEditor](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fwww.wangeditor.com%2F "https://www.wangeditor.com/") 作者，前百度 滴滴 资深前端工程师，慕课网金牌讲师，PMP，[前端面试派](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fwww.mianshipai.com%2F "https://www.mianshipai.com/") 作者。

我正致力于两个项目的开发和升级，感兴趣的可以私信我，加入项目小组。

*   [【划水AI】](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fwww.huashuiai.com%2F "https://www.huashuiai.com/") Node 全栈 AIGC 知识库，包括 AI 写作、多人协同编辑。复杂业务，真实上线。
*   [【智语】](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fzhitalk.chat%2F "https://zhitalk.chat/") AI Agent 智能体项目。一个智能面试官，可以优化简历、模拟面试、解答题目等。

本文分析一个现象：为什么现在 RAG 越少越少提及了，欢迎留言评论。

## 记得去年，学 Agent 必学 RAG

2024、2025 年，如果你在学习 AI Agent，RAG（检索增强生成）几乎是绕不开的话题。

各种教程、课程、YouTube 视频，开篇必讲 RAG。什么是向量数据库、什么是 Embedding、如何做文档切片、如何调相似度阈值……学完之后还要折腾 Pinecone、Weaviate、Chroma，踩一堆坑。

那时候的感觉是：**不懂 RAG，就不算真的懂 Agent。**

但最近一年，情况悄悄变了。

打开各种 Agent 框架的文档，看社区里大家在讨论什么，听播客里在聊什么——RAG 的出现频率越来越低了。取而代之的是另一套词汇：**Skills、Tools、MCP、Memory、Context Files、Cron、Channels……**

RAG 去哪儿了？它消失了吗？还是说我们的认知需要更新？

我认为有以下几个原因。

## 原因一：Skill + Tool 已经足够用了

先说最直接的原因：**对于绝大多数 Agent 的日常使用场景，Skill 和 Tool 完全够用。**

想一想你平时用 Agent 在做什么？

*   写代码、调试、重构
*   写文章、做分析报告
*   查资料、整理信息
*   发邮件、管日历

这些场景，一个 `web_search` tool、一个 `run_code` tool、一个 `read_file` tool，基本上全搞定了。

更重要的是，Skill 和 Tool 的**传播成本极低**。

一个 skill 文件，就是一段文字描述，告诉 Agent 怎么做某件事。你可以通过 GitHub 分享，别人下载下来就能用，几乎零配置。Claude Code、OpenClaw 这类产品，社区里有人做好了各种 skill，直接拿来用就行。

而且效果好，用起来直觉，出了问题也容易排查。这种**简单、易传播、效果好**的特性，让 skill/tool 迅速成为 Agent 生态的主流选择。

## 原因二：RAG 的成本真的不低

RAG 听起来很美，但真正用起来，你会发现成本比想象中高很多——不只是钱，还有时间和精力。

**搭建成本：**

你需要选一个向量数据库（Pinecone？Weaviate？Qdrant？），注册账号，搞明白它的 API，写数据导入的逻辑，处理文档切片（chunk size 多少？overlap 多少？），跑 Embedding 模型把文本向量化……光是把这套流程跑通，没有一两天搞不定。

**费用成本：**

主流向量数据库几乎都不免费。Embedding 模型调用要花 token 费用，存储要花钱，查询要花钱。对于个人开发者或者小项目来说，这些费用加起来并不便宜。

**维护成本：**

数据不是一次性的。文档更新了怎么办？要重新 Embedding，要更新向量库，要处理增量同步……这套维护逻辑，比代码本身还麻烦。

相比之下，一个 tool 就是一次 API 调用，很多还是免费的（搜网页、读本地文件）。

**对于个人开发者，这笔账很好算：能用 tool 解决的，为什么要搭一套 RAG pipeline？**

## 原因三：LLM 自身能力在不断填平 RAG 的价值

这是最根本的原因，也是最容易被忽视的一个。

RAG 的核心能力是什么？**语义搜索**——从大量文本里，找出跟当前问题最相关的内容。

但问题是：**LLM 天生就支持语义理解**，而且理解能力已经比早期的 Embedding 模型强太多了。

RAG 出现的时候，LLM 有两个硬伤：

1.   **Context Window 太小**，4K token 根本装不下多少内容，必须先筛选再喂给模型
2.   **理解能力有限**，需要专门训练的 Embedding 模型来做向量相似度计算

所以 RAG 的逻辑是：先用向量搜索把候选内容缩小到几条，再把这几条喂给 LLM。

但现在，这两个短板都在快速消失：

*   Context Window 从 4K 涨到了 128K，再到 200K+，很多内容根本不需要预筛选，直接全塞进去就行
*   LLM 的语义理解能力远超当年，让它自己在一大堆内容里找答案，反而更准

举一个具体例子：**Tool 选择问题**。

早期 Agent 如果有几百个 tool，context 装不下，就得用 RAG：先把问题向量化，检索出最相关的几个 tool，再交给 LLM 选择。

现在呢？直接把所有 tool 的描述全部发给 LLM，让它自己判断用哪个。多花了一点 token，但省掉了整套向量检索的基础设施。

**多花一点 LLM token 的费用，远比维护一套 RAG 服务的费用和复杂度要低得多。**

这种替代正在悄悄发生在很多场景里。LLM 越来越强，它能直接"内化"的事情越来越多，中间那层"预处理"的必要性就越来越低。

## 原因四：张雪峰.skill 给我的启发

前段时间，考研指导领域的知名博主张雪峰不幸因心源性猝死离世，年仅 41 岁，令人惋惜。

他做了十几年的考研、志愿填报指导，粉丝数千万，内容跨越无数场直播、课程、视频。按理说，这么多年积累的"知识量"应该是海量的。

但让我没想到的是，有人在他去世后，把他生前的核心语录和方法论，整理成了一个 **`张雪峰.skill`**（GitHub 上可以找到），让 Agent 用他的风格和逻辑回答升学问题。

**一个 skill 文件，就装下了他十几年的精华。**

这件事让我重新思考了一个问题：我们普通人积累的"专业知识"，到底有多少？

答案可能是：**没有我们想象中那么多。**

绝大多数人的"专业知识"，本质上是：

*   一套判断框架（遇到这种情况，应该怎么分析）
*   一些经验规则（这个专业就业不好，那个城市机会更多）
*   一种表达风格（接地气、直白、不绕弯子）

这些东西，高度结构化，完全可以被一个 skill 的 system prompt 压缩表达。

**真正需要 RAG 的，是那种无法被规则化的细粒度数据**——比如企业里每一条客户记录、每一份合同原文、每一个历史订单的具体信息。张雪峰的知识属于前者，所以一个 skill 就够了。

这个例子，把 RAG 和 skill 的边界说得很清楚：

> **能被规则化、结构化表达的知识 → Skill**
> 
> 
> **必须逐条精确检索的数据 → RAG**

## 原因五：现在的 Agent 产品几乎全是 toC 的

把上面所有原因加在一起，还有一个更宏观的视角：**当前 Agent 生态，主角是 toC 产品。**

Claude Code、OpenClaw、Cursor、Devin……这些让社区兴奋的明星产品，针对的都是个人用户。

个人用户的特点是什么？

*   **数据量不大**。你的代码库、你的笔记、你的文档，说到底就那么多，完全不需要向量数据库来管理
*   **成本敏感**。个人用户不愿意为了一个功能额外付费订阅第三方服务
*   **追求开箱即用**。下载安装，马上能用，才会被推荐传播

这三点加在一起，直接决定了：**toC 的 Agent 产品，天然排斥 RAG，天然偏向 skill/tool**。

以 OpenClaw 为例，它内部没有 RAG，也没有向量数据库，照样能正常运行完整的 memory、tools、skills 机制。靠的就是 LLM 自身的强大能力，加上精心设计的 skill 体系。

反观 toB 的场景：企业有海量的私有数据，有精确检索的需求，有合规审计的要求，成本相对不敏感……这些特征，全部指向 RAG。

但问题是：**目前还没有出现一个现象级的 toB Agent 明星产品。**

Salesforce Agentforce、ServiceNow 的 AI Agent 在做，一些垂直领域（法律、医疗、金融）也有探索，但都还没有"出圈"——没有达到 Claude Code 那种让整个开发者社区都在讨论的程度。

这不是偶然的。toB 的 Agent 落地有更高的壁垒：

*   企业数据敏感，不能随便上云，私有化部署的模型能力又差一截
*   接入企业已有系统（ERP、CRM、几十年的遗留系统）成本极高
*   决策链条长，IT、法务、采购都要过，推进慢
*   出错代价高，Agent 搞错了一条生产数据，比开发者看到一段错误代码严重得多

所以 toB Agent 还在蓄力，还没到爆发的时候。

## 总结：RAG 没有消失，只是在等待自己的主场

把所有原因梳理在一起：

| 原因 | 对 RAG 的影响 |
| --- | --- |
| Skill/Tool 足够用 | 大多数场景不需要 RAG |
| RAG 成本高 | toC 用户主动回避 |
| LLM 能力增强 | 语义搜索可以被模型内化 |
| Context Window 变大 | 不再需要预筛选 |
| Agent 以 toC 为主 | 个人数据量小，RAG 无用武之地 |

**五个力量同时在压缩 RAG 的生存空间。**

但 RAG 并没有消失，它只是从"前台明星技术"退到了"后台等待区"。

就像 HTTP 协议，你不会每次聊起 Web 开发都专门提它，但它一直在那里。很多云厂商的 AI 服务已经把 RAG 封装好了，开发者不需要手搓，自然就少被专门讨论。

更重要的是，**当 toB Agent 真正爆发的那一天，RAG 很可能重回大众视野**。

企业场景天然就是：海量私有数据、精确检索、权限隔离、合规审计。这些全是 RAG 的主场。

所以，正确的理解不是"RAG 死了"，而是：

> **当前 Agent 生态以 toC 为主，个人产品的场景和约束，让 Skill/Tool 成为主角，RAG 暂时退场。一旦 toB Agent 起来，RAG 还会回来。**

技术没有好坏，只有适不适合当下的场景。

RAG 现在的沉寂，只是在等一个更大的舞台。

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[掘金者阿豪](http://juejin.cn/user/4073055974333608)

 java全栈研发 @杭州新空间创想科技有限责任公司 

我觉得RAG依然会是大模型应用的底座

 1天前 

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[![Image 5: alkaid的头像](https://p26-passport.byteacctimg.com/img/user-avatar/4f8693a71563666761f087f78166e2f7~100x100.awebp)](http://juejin.cn/user/3804782956652679/robots)

[alkaid](http://juejin.cn/user/3804782956652679)

挺有道理的。但是也可能就这么死掉了。rag最好的优点我觉得可能是性能还是高于llm自己grep的。数据量上来了，纯依靠llm自己grep不太现实。严格来说也不能说rag死了，llm+grep也是一种rag，应该说通过embedding这种方式可能会被淘汰。

 2天前 

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 作者 

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补充的很到位

 2天前 

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![Image 15: [英] 顾虑越少，设计越好](https://p1-jj.byteimg.com/tos-cn-i-t2oaga2asx/leancloud-assets/783dc6067da5bd0df4e8.jpeg~tplv-t2oaga2asx-jj:108:72:0:0:q75.avis)

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[程序员的代码行数是越少越好吗？](http://juejin.cn/post/6844903958842966030 "程序员的代码行数是越少越好吗？") [作为开发人员，你会听到许多有关“代码行数”的令人难以置信的疯狂理论——不要相信他们！以代码行数作为决策依据是一件非常荒谬的事情。在极少数情况下，代码行数可能还有那么一丁点意义，在绝大数情况下，代码行数什么都代表不了。根据代码行数做决策就好像按照页数评价书籍的水准。 有些人可能会…](http://juejin.cn/post/6844903958842966030) 

    *   [千锋Python的大橙子](http://juejin.cn/user/3878732755110871) 
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[Python](http://juejin.cn/tag/Python "Python")

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[AI火了,知识图谱反而更尴尬了](http://juejin.cn/post/7367577126856867874 "AI火了,知识图谱反而更尴尬了") [上一轮 AI 革命的主角之一的知识图谱, 在实践中却很少再被提及, 人们宁愿用搜索结合大模型(RAG), 而不是用精致复杂的知识图谱。甚至有人认为它的位置更加尴尬了。本文将探讨其背后的原因](http://juejin.cn/post/7367577126856867874) 

    *   [深度不学习](http://juejin.cn/user/606586151901319) 
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[后端](http://juejin.cn/tag/%E5%90%8E%E7%AB%AF "后端")[人工智能](http://juejin.cn/tag/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD "人工智能")

![Image 16: AI火了,知识图谱反而更尴尬了](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7f85eab280984d2794bdb25093eb18ef~tplv-k3u1fbpfcp-jj:108:72:0:0:q75.avis#?w=579&h=581&s=49464&e=png&b=fefefe)

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[TypeScript入门与实践](http://juejin.cn/post/6844903664973250573 "TypeScript入门与实践") [初衷：当我使用一些常见的前端框架和库，发现现在很多框架和库都已经使用了TypeScript的时候；当我在项目中使用某些库产生了bug，因为时间问题我急着解决问题，自己去找库的bug，然而我发现这些ts编写的文件让我无处下手的时候；当我想看用TypeScript编写的antd d…](http://juejin.cn/post/6844903664973250573) 

    *   [童话镇](http://juejin.cn/user/1644525124324429) 
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[React.js](http://juejin.cn/tag/React.js "React.js")[JavaScript](http://juejin.cn/tag/JavaScript "JavaScript")[前端](http://juejin.cn/tag/%E5%89%8D%E7%AB%AF "前端")

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[MySQL为什么有时候会选错索引？我们怎么解决呢？](http://juejin.cn/post/7011514237189095431 "MySQL为什么有时候会选错索引？我们怎么解决呢？") [我们需要知道的第一个知识是使用哪个索引是由 MySQL来确定的。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。 mysql中扫](http://juejin.cn/post/7011514237189095431) 

    *   [小饶coding](http://juejin.cn/user/1249462119303879) 
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[MySQL](http://juejin.cn/tag/MySQL "MySQL")

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[少写代码少填坑 – Medium](http://juejin.cn/post/6844903443547553800 "少写代码少填坑 – Medium") [我不是这个世界上最有才的程序员。是的，我知道这是真的。所以我尝试尽可能少写代码。我写得越少，破坏越少，调整和维护的工作量也就越少。 我也很懒，所以觉得一切过得去就行了。 然而，事实证明让 Web 变得高效的唯一行之有效的方法也只是少写代码。 https://medium.com/@Heydon/writing-less-damn-code-27ec8b844503#.8xk7jiw1o](http://juejin.cn/post/6844903443547553800) 

    *   [AleCC](http://juejin.cn/user/3896324936186007) 
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[CSS](http://juejin.cn/tag/CSS "CSS")[前端](http://juejin.cn/tag/%E5%89%8D%E7%AB%AF "前端")[代码规范](http://juejin.cn/tag/%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%A7%84%E8%8C%83 "代码规范")

![Image 17: 少写代码少填坑 – Medium](https://p1-jj.byteimg.com/tos-cn-i-t2oaga2asx/leancloud-assets/cb22256fb0d5dc391bf2.png~tplv-t2oaga2asx-jj:108:72:0:0:q75.avis)

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[为什么要分库分表?](http://juejin.cn/post/6854573219114909704 "为什么要分库分表?") [其实这块肯定是扯到高并发了，因为分库分表一定是为了支撑高并发、数据量大两个问题的。而且现在说实话，尤其是互联网类的公司面试，基本上都会来这么一下，分库分表如此普遍的技术问题，不问实在是不行，而如果你不知道那也实在是说不过去！ 说白了，分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光…](http://juejin.cn/post/6854573219114909704) 

    *   [松华说](http://juejin.cn/user/3280598428814253) 
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[Java](http://juejin.cn/tag/Java "Java")

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[MySQL选错索引了怎么办？](http://juejin.cn/post/7146219347449479182 "MySQL选错索引了怎么办？") [在 MySQL 中一张表是可以支持多个索引的。但是，你写 SQL 语句的时候，并没有主动指定使用哪个索引。也就是说，使用哪个索引是由 MySQL 来确定的。 不知道你有没有碰到过这种情况，一条本来可以](http://juejin.cn/post/7146219347449479182) 

    *   [杨同学technotes](http://juejin.cn/user/2594503173605767) 
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[MySQL](http://juejin.cn/tag/MySQL "MySQL")

![Image 18: MySQL选错索引了怎么办？](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/89612e23a38f4c9aa1447a5fd245eddf~tplv-k3u1fbpfcp-jj:108:72:0:0:q75.avis#?w=816&h=432&s=9346&e=webp&b=3564b5)

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[为什么MySQL索引结构采用B+树？](http://juejin.cn/post/7111211722890805278 "为什么MySQL索引结构采用B+树？") [一位6年经验的小伙伴去字节面试的时候被问到这样一个问题，为什么MySQL索引结构要采用B+树？这位小伙伴从来就没有思考过这个问题。只因为现在都这么卷，后面还特意查了很多资料，他也希望听听我的见解。 另](http://juejin.cn/post/7111211722890805278) 

    *   [Tom弹架构](http://juejin.cn/user/2401775480472973) 
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[程序员](http://juejin.cn/tag/%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%91%98 "程序员")[编程语言](http://juejin.cn/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80 "编程语言")

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[使用coze扣子搭建智能bot「程序员的工具箱」的思考和总结](http://juejin.cn/post/7361323113156755482 "使用coze扣子搭建智能bot「程序员的工具箱」的思考和总结") [使用coze扣子搭建智能bot「程序员的工具箱」的思考和总结： 大模型已经火了快 2 年的时间了，从简单的文字处理的单一场景到到现在的企业迫切需要 LLM 在更多的场景赋能的时代。大众也从简单问答](http://juejin.cn/post/7361323113156755482) 

    *   [demo007x](http://juejin.cn/user/78820566119870) 
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[LLM](http://juejin.cn/tag/LLM "LLM")[程序员](http://juejin.cn/tag/%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%91%98 "程序员")[人工智能](http://juejin.cn/tag/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD "人工智能")

![Image 19: 使用coze扣子搭建智能bot「程序员的工具箱」的思考和总结](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/f4c2122a115e475caa5ba4be9135d9ec~tplv-k3u1fbpfcp-jj:108:72:0:0:q75.avis#?w=1085&h=529&s=502885&e=png&b=140726)

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[别再用JSON配置文件了](http://juejin.cn/post/6873470783977914376 "别再用JSON配置文件了") [大家肯定都发现了，现在越来越多的前端工具支持用JavaScript来进行自定义配置了。（比如说Babel或ESLint）不管大家之前出于什么原因选择JSON来写配置信息，从现在开始不要这么干了，改用JavaScript吧。 前段时间，我为了模块化项目，把一些通用的代码抽象出来形…](http://juejin.cn/post/6873470783977914376) 

    *   [我不是小超人啊](http://juejin.cn/user/1926000099468567) 
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[前端](http://juejin.cn/tag/%E5%89%8D%E7%AB%AF "前端")

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[为什么要分库分表？](http://juejin.cn/post/6897111880012136456 "为什么要分库分表？") [面试题为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？面试官心理分析](http://juejin.cn/post/6897111880012136456) 

    *   [令狐义卓](http://juejin.cn/user/1618113374735688) 
    *    5年前  
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[Java](http://juejin.cn/tag/Java "Java")

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