RAG 并非终点，AI Agent 的记忆才是未来方向。 用最简单的方式拆解下这个进化过程： RAG (2020-2023)： - 单次检索信息，生成回复 - 没有决策，只是提取和回答 - 问题：经常提取到无关信息 Agentic RAG： - Agent 决定是否需要检索 - Agent 选择哪个数据源来查询 - Agent 验证结果是否有用 - 问题：仍然是只读，无法从交互中学习 AI 记忆： - 读取和写入外部知识 - 从过去的对话中学习 - 记住用户偏好、历史背景 - 实现真正的个性化 这个心智模型很简单： ↳ RAG：只读，一次性 ↳ Agentic RAG：通过工具调用实现只读 ↳ Agent Memory：通过工具调用实现读写 Agent 记忆的强大之处在于：Agent 现在可以“记住”事情了——用户偏好、过去的对话、重要日期，所有这些都可以存储起来，供未来交互使用。 这解锁了更大的可能性：持续学习。 Agent 不再被冻结在训练时，而是可以从每次交互中积累知识，随着时间的推移不断改进，无需重新训练。 记忆是静态模型和真正自适应 AI 系统之间的桥梁。 当然，并非一帆风顺。 记忆引入了 RAG 从未有过的挑战：记忆损坏、决定忘记什么，以及管理多种记忆类型（程序性、情景性和语义性）。 从头开始解决这些问题很难。 如果你想给你的 Agent 赋予类似人类的记忆，可以看看 Graphiti，一个用于构建实时知识图谱的开源框架。 链接在下一条推文中！

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