AutoDev Knowledge Agent 的想法是来源于一次与客户的交流中，说到的 RAG 相关的问题：结构化数据优于非结构化数据，JSON 还可以采用

Xiuper 的后半部分来自 “super”，但它并不指向“更强的 AI”，而是指向一种 能力放大。在 Xiuper 中，AI 并不是一个只负责回答问题的助手，而是作为工程体系的一部分参与进来。它理解项目结构、理解设计决策、理解历史上下文，并在合适的阶段承担合适的角色。

## 引言：从 AI 辅助到 AI 驱动的必然演进

> 本文由 NotebookLM 基于我的演讲材料《Agentic 时代的前端：当 UI 成为数字员工的执行界面》生成初稿，我在此基础上补充细节，最后由

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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)**…

这不是一个从“我们决定做 AI”开始的故事。我们项目的客户是某企业内部的平台团队。他们并不是一开始就要“做 AI”，而是长期承担着一个更基础、

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什么是 OpenAPI？ 简单来说，就是墨问提供了一系列接口，让开发者可以通过这些接口来访问墨问的服务：创建和修改笔记，设置笔记的格式，为笔记打标签，设置状态，公开还是私密等等。 有了 OpenAPI 之后，墨问就成了一个开放平台。在前 AI 时代，开发者可以基于 OpenAPI 开发自己的应用，比如墨问的 Chrome 扩展，或者把自己的信息源通过墨问 OpenAPI 直接输出到墨问，形成自己的知识体系，做墨问的创作客户端等等。 到了 AI 时代，搭配 OpenAPI 的，多了一个 MCP。什么是 M…

9 月 5 日这一天，Anthropic 在官网发布了一则消息：立即停止 Claude 向中国资本控股企业提供服务。所谓“控股”，指的是持股比例超过 50% 的企业，这一政策覆盖的可不仅仅是大陆公司，事实上大陆公司本身也用不了。这个策略同时包括那些在境外注册，但有中国资本或股东背景的公司和组织。 目前看起来，Claude 这条路在中国企业这里彻底断掉了。 AI 的地缘政治 过去二十年，互联网科技产品大多强调“全球化”。硅谷的产品可以在北京、东京、柏林同时使用，哪怕偶尔有审查或功能阉割，底层的技术逻辑还是相通的。但到了…

https://note.mowen.cn/note/detail?noteUuid=m9nentvuT10II_nLQAo4z 最早设计墨问的时候，原计划在 Web 端创作，阅读和交互用移动端的微信小程序承接，所以先做个墨问便签的 demo 试试小程序的能力。后来发现小程序也可以有桌面端，移动端能力也越来越强，就把创作和互动、AI 语音、画廊、AI 听读、pdf、视频号，都干到小程序上了。All in one。墨问便签也成了墨问。 AI 时代来临，Web 强势回归，它变得比任何时候都更加重要。配合大模型能力和…

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