AI 智能体（Agent）热度不减，但不少系统都有个扎心的共同点 —— 有 “健忘症”。特别是上下文内容较长时，这一问题会更明显：它们没有长期、连贯的记忆能力，不仅没法深入理解用户，连持续的上下文关联都建立不起来，更别说提供个性化服务了，这直接困住了 AI 智能体的潜力，也影响了用户的使用感受。

AI 智能体（Agent）热度不减，但不少系统都有个扎心的共同点 —— 有 “健忘症”。特别是上下文内容较长时，这一问题会更明显：它们没有长期、连贯的记忆能力，不仅没法深入理解用户，连持续的上下文关联都建立不起来，更别说提供个性化服务了，这直接困住了 AI 智能体的潜力，也影响了用户的使用感受。

你肯定听过 RAG 吧？是不是觉得：“这不就是个找资料的工具嘛，挺酷的。”确实酷 —— 但这只是它的 “半副本事”。真正的 “全能选手” 是 Agentic RAG！传统 RAG 只做 “检索信息” 这一步，而它不一样：既能找资料，还能把资料用起来，帮你把事儿真真正正搞定。下面，咱用大白话好好拆解拆解。

在 AI 领域，“Garbage In, Garbage Out”（输入垃圾，输出垃圾）是公认的黄金法则。而对 RAG 系统来说，检索环节正是决定 “输入质量” 的关键 —— 若无法从知识库中捞出精准、全面的信息，哪怕是性能顶尖的 LLM，也会因 “无材可用” 陷入困境，甚至大概率开启 “一本正经的胡说八道” 模式，也就是我们常说的 AI “幻觉”。因此，想要从根源解决 RAG“找不到、找不准”

人山人海遇 AI！1222 万毕业生迎史上最 “卷” 毕业季，破局方法看这里

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AI Agent 已逐步从科幻构想走向现实落地：不仅能独立完成代码编写、外部工具调用、多轮对话交互等复杂任务，甚至可实现端到端的软件开发全流程，目前已在金融数据分析、游戏智能交互、企业级软件开发等多个领域实现场景化应用。但与此同时，当前 AI Agent 的训练与优化环节仍面临诸多严峻挑战，尤其在复杂、动态的交互场景中，传统强化学习（RL）方法的适配性与性能表现均难以满足需求。为此，微软团队推出了

大模型修仙传：从预训练到对齐的完整修炼指南（程序员必藏宝典）

摘要：大模型微调方法LoRA与全参数微调各有优劣。全参数微调更新所有参数，效果上限高但成本极高（需100GB显存），易过拟合；LoRA通过低秩适配器仅更新少量参数（约原模型2%），成本低（仅0.2GB显存）、部署灵活（适配器仅2MB/任务），适合数据少场景，但效果上限略低。全参数微调适用于任务差异大、数据多的企业级场景，LoRA则更适合多任务、资源有限的开发者。当前大模型人才缺口达百万级，系统学习

摘要：提示工程专家Sander Schulhoff指出，优质提示可显著提升AI模型准确率（从0%到90%）。文章解析提示工程的两大模式（对话模式注重灵活性，产品模式追求稳定性）和五种有效技术：少样本提示、任务分解、自我批评、附加信息和集成技术。同时指出角色提示和奖励威胁等早期技术已失效。随着大模型发展，提示工程在工业级产品中仍具重要价值，尤其在确保输出稳定性和精确性方面。文末提供大模型学习资料，助