ai-chatkit是一个开源AI Agent全栈聊天工具，这个项目可以作为一个模板，帮助你使用LangGraph框架快速搭建相关的AI智能体聊天应用，并且支持RAG来增强智能体的知识库问答能力。

他的工作听起来很硬核：用C++写操作系统内核模块、用Rust写网络协议栈、用Go写高性能中间件。

什么是RAG？RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），RAG是一种 AI 框架，它将传统信息检索系统（例如数据库）的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起。

极简理解：什么是本地大模型，如何本地运行大模型？

很多人以为 RAG 把知识库内容塞进 Prompt，模型就不会乱说。这个理解只对了一半。RAG 的确能降低幻觉，但不能自动消灭幻觉。

AI agent 生态正在迅速爆发。从 customer support bots 到 financial analysis co-pilots，agents 承诺能够自动化复杂工作流。

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许多 AI engineers 正在为自己的 agents 构建 contextual engineering layers，但大多数人只做到基础的 memory storage 就认为完成了。

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我用AI帮我快速补了用户增长、转化漏斗、A/B测试的知识，然后把报价从"做功能"改成"做增长"。客单价翻了一倍，客户投诉反而少了——因为他们买到的是结果，不是代码。