RAGFlow 1.0 正式发布:超越 RAG,迈向 Agent Native Database
RAGFlow 1.0 正式发布:超越 RAG,迈向 Agent Native Database过去两年,几乎每家企业都在用 RAG 解决大模型落地的问题。把文档切块,做 Embedding,算相似度,塞进 Prompt。简单、直接、听起来无懈可击。但真正把它搬进生产环境的人都知道:RAG 远不够好。
搜索
过去两年,几乎每家企业都在用 RAG 解决大模型落地的问题。把文档切块,做 Embedding,算相似度,塞进 Prompt。简单、直接、听起来无懈可击。但真正把它搬进生产环境的人都知道:RAG 远不够好。
大道不孤。
判断一个新生赛道是不是从潜龙勿用走向见龙在田,要看行业做题家们有没有开始追新的度量衡
用户每月掏几十甚至 200 美元订阅 Claude Code,把本地终端交给它干活,它却在后台把你的真实登录邮箱、姓名乃至公司内部代码库地址,塞进 User-Agent 请求头里发给了外部网站!
AI agent开始接管终端之后,安全问题也进入了执行现场。当智能体能够读取文件、编写脚本、运行命令,并根据系统反馈持续调整下一步操作,一次错误决策就可能影响真实的文件与系统状态。
模型 A 负责规划,模型 B 负责细化和总结;复杂问题交给强模型,简单问题交给轻量模型——多模型协作,为 AI Agent 应用提供了兼顾效果与成本的路径。
文章认为,Looki以胸前第一视角设备采集现实数据,并通过Loom时序感知模型、Memory和Agent构建可服务不同Personal Agent的Context层,探索从硬件出发的个人AI路线。
Anthropic以内部Claude模型为核心的Harness系统仅用3天攻克悬而未决18年的Aaronson-Ambainis猜想,定理与推论已完成Lean形式化,网友推测该模型可能是非公开版Claude Model 4。
SandBaseAI宣布完成数百万美元种子轮融资,资金将用于产品研发和运营推广,并通过统一接入模型、数据API、工具和运行环境,帮助开发者构建Personal Agent。
Einsia AI发布Frontier3DBench,在Blender与Unreal Engine中以145项任务评测11种主流模型与Agent框架配置,GPT-6.1-sol总榜第一,但Agent在开放世界连续交互和持久状态协同上仍显薄弱。