RAG 並非終點，AI Agent 的記憶才是未來方向。 用最簡單的方式拆解下這個進化過程： RAG (2020-2023)： - 單次檢索信息，生成回覆 - 沒有決策，只是提取和回答 - 問題：經常提取到無關信息 Agentic RAG： - Agent 決定是否需要檢索 - Agent 選擇哪個數據源來查詢 - Agent 驗證結果是否有用 - 問題：仍然是只讀，無法從交互中學習 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、歷史背景 - 實現真正的個性化 這個心智模型很簡單： ↳ RAG：只讀，一次性 ↳ Agentic RAG：通過工具調用實現只讀 ↳ Agent Memory：通過工具調用實現讀寫 Agent 記憶的強大之處在於：Agent 現在可以“記住”事情了——用戶偏好、過去的對話、重要日期，所有這些都可以存儲起來，供未來交互使用。 這解鎖了更大的可能性：持續學習。 Agent 不再被凍結在訓練時，而是可以從每次交互中積累知識，隨著時間的推移不斷改進，無需重新訓練。 記憶是靜態模型和真正自適應 AI 系統之間的橋樑。 當然，並非一帆風順。 記憶引入了 RAG 從未有過的挑戰：記憶損壞、決定忘記什麼，以及管理多種記憶類型（程序性、情景性和語義性）。 從頭開始解決這些問題很難。 如果你想給你的 Agent 賦予類似人類的記憶，可以看看 Graphiti，一個用於構建實時知識圖譜的開源框架。 鏈接在下一條推文中！

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