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第一课：Agent是什么？认识Agent
我通过各种资料汇总，打算将Agent的方法论整理成八到九节课。让大家更清晰的从0到1的了解Agent，资料尽可能的用国外的前沿文档。学习完本课程你需要达到以下几个目标：能够清晰区分“workflow”和“agent”两个概念，并说出二者本质差异——自主程度的高低。
Agentic RAG：碾压传统RAG的核心，根本不是技术升级，是思维升维
彻底看懂Agentic RAG：碾压传统RAG的核心，根本不是技术升级，是思维升维最近半年，AI圈有一个词彻底火了：Agentic RAG。很多人都在说，传统RAG过时了，Agentic RAG才是大模型落地的未来。但绝大多数人只知其然，不知其所以然。
4 种记忆，决定Agent 是金鱼还是老员工？上下文 + 四型记忆 + RAG
先问你一个站队题：你觉得新手该先学 RAG（检索增强生成），还是先学"记忆系统"？评论区先选一个。看完这篇你大概率会想改答案——因为我当初也是先学的 RAG，结果做了个"记性比金鱼还差"的 Agent，被它气得够呛。
EP04-AI agnet 学习：了解什么是Agentic RAG
什么是Agentic RAGAgentic RAG（智能体检索增强生成） 是传统RAG（检索增强生成）的下一代演进范式。它的核心是在传统的“检索-生成”流程中，引入具有自主决策、规划和反思能力的AI智能体（Agent）。
Agent时代，RAG怎么选？这份指南一次讲清！
本文约13000字，建议阅读16分钟RAG 不是一把万能锤子，而是一组补上下文的工具箱。一、引言：Agent 靠什么补上信息缺口给 Agent 的输入，常常只有几句话：“这是我领导的要求 xxxx，你帮我做好一下”“这是报错信息 xxxx，你帮我修一下”。