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RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything,构建统一多模态知识图谱架构,解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容,提供端到端方案,有多种优势及应用模式,还给出部署指南和未来展望。
2025 智能体元年,Agent 开发平台深度评测报告解读
2025 年 AI 产业两大核心趋势并行,AI Agent 产业化落地提速。国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室发布评测报告,对阿里云百炼等四大 Agent 开发平台从 RAG、工作流能力、Agent 工具调用三大维度测试,为行业选型提供参考。
Hermes Agent 发布更新 Herald:实时语音 + Agent 之间可以互相通信了
Hermes Agent 更新到 v0.20.0 代号 Herald,增加实时语音对话与唤醒词,可验证引用来源可信度,集成签名Webhook,支持代理到代理协议,还有性能与安全方面更新,顺应新 Agent 发展趋势。
Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道
文章结合作者实践与多篇论文,梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑,分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣,给出架构选型建议,强调架构应与问题复杂度匹配。
阿里云的野心,不在 Agent Builder
近期云厂商动作整齐,如阿里云推出企业级 Agent 全栈服务平台 Agent Studio。企业做 Agent 面临基础设施难题和高成本问题,业内探索了自建、用开发框架、企业级 Agent 平台三种路径,阿里云 Agent Studio 在多方面替企业解决麻烦,还可能改变云服务模式。
18 岁创业者用 OpenClaw 管 16 个 AI Agent,一个人的 Agent 公司怎么运转
18岁无编程背景创业者用OpenClaw搭建多Agent协作平台,16个Agent分工明确,配合Claude、GLM等工具提升生产力。他分享工作流搭建、成本、模型选择等经验,还谈了对OpenClaw发展的看法。
GuardAgent:首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent,但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心,为此学者发布GuardAgent,它守卫agent,具通用性、精确判断和免训练部署优势,实验表现佳。
Google | 溯源分析RAG系统错误,提出选择性生成框架,让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析,引入‘充分上下文’概念,指出幻觉或因上下文不足。构建评估器,提出选择性生成框架,结合多信号决策,实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
传统RAG只会翻书不会用?RAG+让Reasoning能力上一个新高度!
现有检索增强生成(RAG)技术在需复杂推理领域表现不佳,像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”,与知识库构成双料库,在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案,团队还透露了未来方向。
LangChain Agent 年度报告:输出质量仍是 Agent 最大障碍,客服、研究是最快落地场景
LangChain对1300名行业人士调查,揭示AI Agent应用情况。超半数受访者已将Agent投入生产,客户服务、研究与数据分析是热门方向,但输出质量仍是落地最大障碍,成本不再是难题。