从 RAG 到 Agentic RAG 到 Agent Memory:一文讲清演进脉络
bibryam · x · 2026-09-05
Leonie Monigatti 撰文梳理了从朴素 RAG 到 Agentic RAG 再到 Agent Memory 的演进逻辑,提供了一个简化心智模型:
- RAG:一次性只读检索,离线索引外部知识库,查询时检索增强,弥补 LLM 参数化知识外的信息。
- Agentic RAG:检索控制权交给模型,由它自主选择检索哪些来源、何时检索,而非固定单次管道。
- Agent Memory:在只读之上增加读写状态——信息可持续写入并从上下文窗口读出,本质是把信息进出上下文窗口的抽象做到持久化。
作者强调,智能体记忆的核心抽象是信息在 LLM 上下文窗口的转入转出,叫"记忆"还是"事实"并不重要;短期/长期、程序性/情景性/语义记忆等术语都可以放进这条演进线理解。文中配有伪代码示例与可视化图示,并注明真实记忆系统还涉及内存管理等更复杂的机制。
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