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**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)**…

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、

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，某金融公司内部的平台团队。他们并不是一开始就要“做 AI”，而是长期承担着一个更基础、

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

查看原文：ACP 协议 + 多 AI 编程智能体：企业研发的新生产力平台 - Blog | Phodal - A Growth Engineer

> Routa 是一个 **“工程化的多 Agent 协作框架”**：它把任务、状态、事件和执行拆成可控模块，让开放生态下的多 Agent 系统可以真正落地，而不是靠

尽管我们可以用最好的模型完成所有的事情，但是约束才是我决定写这篇文章的一个出发点：约束越多，问题就越好玩。

PS：就着最近的研究，我想大概写一篇今年的趋势

生成式 AI 正在快速进入软件开发的核心流程。从最初的代码补全工具，到能够生成完整模块的 Coding Agent，再到可以自主修复

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