2026-01-11 09:58:00
随着大语言模型（LLM）从被动的问答工具演变为具有自主性的智能体（Agents），传统的检索增强生成（RAG）架构正面临前所未有的挑战。当智能体需要执行长周期的复杂任务——如代码重构、法律合规审计或企业流程自动化——仅凭基于语义相似度的向量检索（Vector Retrieval）已无法满足需求。智能体不仅需要“知识”，更需要“记忆”和“结构化认知”。本文将详尽探讨一种新兴的架构范式：**代理式 RAG (Agentic RAG)**，并重点剖析其核心组件——**上下文追踪 (Context Trace)** 与 **上下文图谱 (Context Graphs)**。
2025-12-30 16:25:12
前几天，我看到一篇国产 AI Coding 工具的案例文章，花了不少篇幅在讲一个“智能体的附加价值”——当你写代码写到崩溃时，它可以安慰你、鼓励你，让你感觉好受一点。
2025-12-23 20:42:27
> 本文由 NotebookLM 基于我的演讲材料《Agentic 时代的前端：当 UI 成为数字员工的执行界面》生成初稿，我在此基础上补充细节，最后由
