RAG 從來不是最終目標。 AI 代理的記憶是未來的一切。讓我以最簡單的方式來解釋這一演變。 RAG (2020-2023)： - 一次檢索信息，生成回應 - 沒有決策，只是提取和回答 - 問題：經常檢索到不相關的上下文 代理 RAG： - 代理決定 *是否* 需要檢索 - 代理選擇 *哪個* 資源進行查詢 - 代理驗證 *結果是否* 有用 - 問題：仍然是只讀的，無法從互動中學習 AI 記憶： - 讀取和寫入外部知識 - 從過去的對話中學習 - 記住用戶偏好、過去的上下文 - 實現真正的個性化 心理模型很簡單： ↳ RAG：只讀，一次性 ↳ 代理 RAG：通過工具調用的只讀 ↳ 代理記憶：通過工具調用的讀寫 ...