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Agentic RAG:Sufficient Context Agent 如何止幻
Google Gemini 的 Agentic RAG 引入 Sufficient Context Agent,以“是否够回答”为门控,跨库检索准确率提升 34%。本文拆解其多智能体设计。
从 Naive RAG 到 GraphRAG:为什么需要图
向量 RAG 在生产中撞上天花板,GraphRAG 带来 3 倍准确率提升。本文对比演进路径、适用场景与落地成本。
Ralph Wiggum 模式:让 Agent 自主循环到完成
由 Geoffrey Huntley 在 2025 年中提出的 Ralph 循环,让 Agent 自主迭代直到测试通过。本文拆解其原理、适用边界与工程化要点。
Agent Skills 与 MCP:能力与连接的分工
MCP 负责连接,Skills 负责知识。二者常被混淆,实则解决不同问题。本文厘清分工、成本与实战选型。