2026年9月25日什么是RAG?对其工作原理的最简单解释RAG听起来很复杂,但想法很简单:在AI回答之前,它先从知识源查找有用的信息,并将该信息提供给语言模型。本指南使用一个简单的思维模型来解释RAG、LLM、状态、记忆和工具。阅读更多
2026年9月25日计算机使用代理:为什么成功的演示仍可能是一个不可靠的系统计算机使用代理如今能够完成令人印象深刻的浏览器和桌面工作流程,但一次成功的运行证明的是能力——而非可靠性。本文展示了如何测试可重复性、环境鲁棒性、长时程控制、状态感知、结果验证以及安全的目标处理。阅读更多
2026年9月25日MCP vs A2A vs UCP vs AP2 vs A2UI:智能体协议栈详解MCP、A2A、UCP、AP2 和 A2UI 常被描述为相互竞争的智能体标准。它们大多解决的是不同的互操作性问题。本指南将每个协议映射到其实际标准化的边界,并展示它们如何在同一个生产系统中协同工作。阅读更多
2026年9月25日托管代理框架与自托管代理循环:你得到什么,失去什么“自托管代理”可能意味着截然不同的架构。本指南区分了托管式运行框架、自托管执行环境和完全自主运营的代理循环——并说明了团队实际需要哪种控制边界。阅读更多
2026年9月25日从OpenAI Agents SDK迁移到Agents API:架构上究竟有哪些变化?从 OpenAI Agents SDK 迁移到新的 Agents API 并不是简单的导入重命名。运行时边界发生了变化:代理循环、持久会话、编排、上下文压缩与恢复都向托管执行框架迁移。本指南说明哪些应当迁移、哪些应当保留在您的应用程序中,以及如何在切换前验证迁移。阅读更多
2026年9月25日OpenAI Agents API 与 Agents SDK 与 Responses API:2026 年你应该基于什么来构建?OpenAI 的智能体技术栈在 2026 年 9 月发生了变化。本架构指南按运行时归属将 Agents API、Agents SDK、Responses API 和 Codex SDK 区分开来——以便团队能够选择正确的控制边界,而不是比较产品名称。阅读更多
2026年9月25日为什么更多上下文会让AI的回答更糟更大的上下文窗口并不保证更好的答案。本文解释了信号稀释、证据冲突、状态过时、位置敏感性和有损压缩如何降低AI可靠性——并介绍了一种实用的上下文压力测试。阅读更多
2026年9月25日如何判断一个AI智能体是否真正使用了正确的证据AI代理可以引用来源,却仍然使用错误的证据。本文介绍一种实用方法,用于核查主张支持、来源权威性、适用性、出处,以及证据是否实际影响了答案。阅读更多
2026年9月25日AI代理记忆不是RAG:如何区分记忆、检索、状态和上下文代理记忆、RAG、状态和上下文经常被当作可以互换的概念来使用。它们并不是。这个实用的架构模型将这四个层次区分开来,展示了每一层各自应处的位置,并解释了当系统将它们合并为一层时会出现什么问题。阅读更多
2026年9月25日AI代理应该记住、遗忘、重新计算还是再次检索什么?长时间运行的代理不应记住所有内容。本文提供了一个实用的生命周期模型,用于决定哪些内容应属于持久记忆、哪些内容应重新检索、哪些内容重新计算更安全,以及哪些内容应过期或被取代。阅读更多
2026年9月24日RAG失败了——但究竟是哪一层真正失败了?一种诊断方法当RAG答案出错时,将问题归咎于检索或模型过于笼统。这种诊断方法将来源覆盖、查询构建、检索、排序、上下文组装、生成、证据归因和时效性逐一隔离,从而使实际故障能够被复现并修复。阅读更多
2026年9月24日答案有效性边界:相关性到可靠AI答案之间缺失的层级一个来源可能相关、权威,但对于所提出的问题仍然是错误的。缺失的层次是适用性:答案成立的条件,以及迫使其被重新考虑的变化。本文介绍了“答案有效性边界”这一面向人类、AI搜索和RAG系统的来源设计模式。阅读更多