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。
参考模型
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
GPU 不是产品：面向未来的私有 AI 架构
私有 AI 基础设施不应围绕单一 GPU 或单一模型来设计。更具韧性的做法是将快速推理 GPU、内存充裕的 AI 系统、物理 AI 节点以及可选的前沿云模型，统一置于一个具备能力感知的路由层之后。
Ollama 并非产品：构建可投入生产的开源大语言模型应用
使用Ollama运行本地模型很简单。但构建一个可用于生产环境的开源大语言模型（Open-LLM）应用则更具挑战性：它需要RAG（检索增强生成）、访问控制、供应商抽象、评估、日志记录、部署规范，以及围绕模型构建受控的应用层。
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