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RAG 进化之路(祛魅 Agentic RAG):传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG

文章旨在祛魅 Agentic RAG,先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用,指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策,结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式,最后总结不同 RAG 的优劣。

chaofa用代码打点酱油
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不要建一千个 Agent:Ramp 如何用一个 Agent 搞定金融自动化

美国企业金融平台 Ramp 估值 320 亿美元,在 The Pragmatic Summit 分享 AI 实战经验。介绍了从“建一堆 Agent”转向“一个 Agent + 一千种技能”架构,Policy Agent 开发过程,定义“正确”标准,建内部 AI 基础设施及内部编码 Agent 情况。

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评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势

文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈,如语义膨胀、信息密度不均等;阐述Agent间协同结构演化,包括松耦合编排、语义协同等;还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。

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详尽地带你从零开始设计实现一个AI Agent框架

文章详尽介绍AI Agent框架,从理论到实践,涵盖多种模式、主流框架对比,强调上下文工程是核心,还给出极简框架实现及应用示例,虽有不足但能助看清Agent本质。

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构建企业级 AI 应用:为什么我们需要 AI 中间件?

9月26日云栖大会,阿里云资深技术专家林清山发布阿里云AI中间件,核心技术全面开源。文章指出2025年是Agentic AI爆发元年,分析AI原生应用架构变革,介绍阿里云AI中间件构成及优势,助力企业级AI应用落地。

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Agent 走出 App:WorkBuddy 的朋友圈开始向外生长

9月2日深圳的WorkBuddy生态发布会,展示9款联名硬件,有30多个硬件品牌、30多个Buddy应用、100多个开放平台共创伙伴参与。WorkBuddy开放Agent能力,连接伙伴资源,解决数据和专业经验难题,开放硬件、应用与平台三层,但面临价值分配等问题。

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初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录

作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点,尝试三种Agent范式,还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。

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AI应用开发与落地实践:从“能用”到“好用”的惊险一跃

本文深入剖析2025年AI应用开发四大核心范式与实践。涵盖AI Agent爆发、RAG技术深化、垂直AI落地及多模态应用,为开发者提供实战指南,助其将技术转化为成功产品。

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OpenAI DevDay重磅新品曝光:Agent Builder来了!拖拽即可构建AI应用

OpenAI将在10月6日DevDay推出Agent Builder,用户能通过可视化画布拖拽构建AI智能体工作流,连接模型、工具等编排任务。其对手是n8n、Zapier,可集成第三方服务,降低AI应用开发门槛。

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Meta把内部设计系统开源了,支撑内部13000+应用,专为Agent调优

Meta开源的Astryx大更新,改造成Agent适配设计系统。它已在Meta内部演进8年,支撑13000+应用,提供150+可访问、可主题化的UI组件及开发工具,让人和AI用同一套语言。

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