**2025，不是 AI 提升效率的一年，而是开始释放创造力的一年。**

前几天，我看到一篇国产 AI Coding 工具的案例文章，花了不少篇幅在讲一个“智能体的附加价值”——当你写代码写到崩溃时，它可以安慰你、鼓励你，让你感觉好受一点。

随着大语言模型（LLM）从被动的问答工具演变为具有自主性的智能体（Agents），传统的检索增强生成（RAG）架构正面临前所未有的挑战。当智能体需要执行长周期的复杂任务——如代码重构、法律合规审计或企业流程自动化——仅凭基于语义相似度的向量检索（Vector Retrieval）已无法满足需求。智能体不仅需要“知识”，更需要“记忆”和“结构化认知”。本文将详尽探讨一种新兴的架构范式：**代理式 RAG (Agentic RAG)**，并重点剖析其核心组件——**上下文追踪 (Context Trace)**…

本文想分享我近期的一个真实案例，借此讨论技术分析在 AI 时代的能力迁移，以及我们究竟应该强化哪一种认知能力。

查看原文：平台工程视角下的 AI 应用架构治理 - Blog | Phodal - A Growth Engineer

查看原文：A2A vs ACP 协议对比分析 - Blog | Phodal - A Growth Engineer

最近，我们在 AutoDev 中集成了 ACP 协议，使用它进一步优化 AutoDev 的跨平台渲染架构，在提升 AutoDev 的同时，也兼容了其它智能体。由于，ACP

查看原文：微说 | 追求8小时工作制有错吗？ -

查看原文：微说 | 小聊中医 -

国庆节正好是转寒的时候，前半段时间还穿短袖，假期结束时就得穿上厚衣服了

查看原文：微说 | 一场大风吹散了秋天 -