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【Java/Go后端手撸原生Agent（第十一篇）：RAG检索——给Agent加上“查资料“能力】系列目录：[Phase 1-2 基础框架] → [Phase 3 状态机+文件读取] → [Phase 4-6 原生FC+Judge校验] → [Phase 5 多工具并行+BashTool] → [Phase 6 流式输出] → [Phase 7 Token预算与滑动窗口] → [Phase 8 摘要压缩] → [Phase 9 规划模式] → [Phase 10 Web UI] → Phase 11 RAG检索（本文）上一篇链接：【Java/Go后端手撸原生Agent（第十篇）：HTTP+SSE+W

ZCode 3.0 安装全攻略：下载、配置、跑通第一个任务前两篇讲清楚了 ZCode 是什么、和 Claude Code / Cursor 比怎么样。这篇直接动手装——从下载到跑通第一个任务，全程不跳步，常见坑一次性标注。

1.x 时代的记忆系统（一）模块 03 - 记忆系统 | 前置知识：createAgent 入门（如果你跳着读，先回去看一眼）v0.3 有一组叫 Memory 的类——ConversationBufferMemory、ConversationSummaryMemory、VectorStoreRetrieverMemory——它们直接挂在 Chain 上，调用一次自动管理一轮历史。看上去很省心，但生产场景里两个问题让人很痛苦：

佛祖让我来巡山

共鸣的灵魂：一个故事讲透AI是如何“理解”人类的想象一下，你正在和一个名叫“小悟”的AI聊天。你问它：“今天心情不好，有什么电影推荐吗？”它回答：“我理解你的感受。根据你的喜好，也许《楚门的世界》能给你一些不一样的视角。要听听剧情简介吗？”

qKnow 开源版 v2.4.0 发布：新增 MCP 远程工具管理，打通 Agent 与外部服务在智能体应用中，大模型本身主要负责理解问题、生成内容和组织回答。但当 Agent 需要查询业务数据、调用第三方接口、读取外部系统信息，或者执行某项具体操作时，仅依赖模型内部能力通常并不足够，还需要接入外部工具。

不用第三方SDK！Vue3原生Fetch实现DeepSeek流式输出，90%前端都会踩的分片解析坑一次性解决做AI聊天页面你一定遇过两种糟心体验：网上很多示例只给极简demo，没有处理分片容错，上线必崩。本文基于Vite+Vue3+原生Fetch完整实现DeepSeek对话，同时支持流式打字机/一次性返回双模式，自带buffer分片容错逻辑，看完你能学到：

昵称好难啊

ClaudeCode: 怎么规划任务在claude code源码当中，当用户下达任务后，会由plan agent进行任务拆解，但是当任务复杂并且拆解的任务数量过多时，模型非常容易忘记后续的任务，因此一个行之有效的方法就是设置一个TodoManager，强制让AI大模型将任务转化为todo list，然后再调用大模型进行下一步的规划。

凉凉的知识库

MCP 协议迎来重大升级：2026-07-28 新版核心变化速览MCP（Model Context Protocol）2026-07-28 于 2026 年 7 月 28 日正式发布。

人生百态，人生如梦

每日论文解读 (8.3) 1——DeepResearch Agent System：稀疏激活架构驱动的自主深度研究Agent论文标题: DeepResearch Agent System 论文地址: https://arxiv.org/abs/2607.27562 作者单位: Software Copyright Research and Development Document 发表时间: 2026年7月30日

LLM - 大模型上下文窗口管理的那些事：从长度焦虑到上下文工程上下文窗口曾经是模型能力的天花板，如今它更像是一门需要精心经营的资源管理艺术。当模型的注意力有了标价，如何在有限的窗口里放对信息、放好信息，成了决定 Agent 成败的关键。

把你拉进白名单

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Prompt 之外，生产级 Agent Harness 到底在控制什么发布边界：本文的六层控制面是作者工程综合，不是 OpenAI 官方产品架构。预算阈值、权限强度和状态转换必须按具体系统验证。

初学AI的小高

RAG 效果差先别调 Prompt：检索评测方法论 + 94 条实测RAG 系统是个流水线：切分 → 索引 → 检索 → 重排 → 生成。当用户说"回答得不对"时，最要命的场景是——你根本不知道问题出在哪一环。

服务器选型、微调范式、训练优化与环境搭建在完成 BERT、GPT-2 等模型的本地微调入门后，真实项目中往往会面临显存不足、训练效率低、环境配置复杂等问题。本文系统梳理从云端服务器选择、三种微调范式对比、训练效率优化到本地环境搭建的全流程实操方案，覆盖从零基础入门到工业级调优的核心要点。

LLM 大模型三种主流接入方式详解（API / 本地部署 / SDK）摘要：本文深入讲解 LLM 的三种主流接入方式——API 接入、本地部署接入、SDK 接入，从环境准备到代码实战，手把手教你将大模型能力集成到自己的应用中。文章包含完整的代码示例、优缺点对比和常见问题分析，助你根据业务场景选择最合适的接入方案。

Agent 五大工程体系：Prompt、Context、Loop、Graph 与 Harness本文面向已经接触 LangChain、LangGraph、MCP 或 Claude Code 的开发者。文章提出一套用于分析 Agent 系统的工程框架：Prompt、Context、Loop、Graph 与 Harness。它不是官方标准，也不是要求所有系统都采用相同实现，而是一种帮助我们划分控制对象、定位故障和理解 Agent Runtime 的工程视角。

google ADK VS Langchain-aiSkills 中间件实现了渐进式披露（progressive disclosure）模式：中间件只负责前两步（加载 + 注入），第三步的「查找 → 读资源 → 读脚本 → 运行脚本 → 运行 Skill」是模型在运行时通过工具调用自主完成的——中间件不直接执行这些动作，而是通过系统提示引导模型完成。

大模型技术 LangGraph 概述LangGraph 是由 LangChain 团队开发的一个用于构建有状态（Stateful）、**多智能体（Multi-agent）**应用程序的库。它扩展了 LangChain 的功能，允许开发者创建包含循环（Cycles）的复杂工作流。

AI Agent 目前最大的瓶颈是什么？过去两年，AI Agent 的能力曲线涨得非常快。它们能写代码、查资料、调用业务 API、操作浏览器，也能把一个模糊目标拆成几十个步骤连续执行。

《从零构建大模型》——从头实现GPT模型进行文本生成本章的核心目标是将第三章实现的注意力机制，扩展为一个完整、可运行的 GPT 类模型，并最终实现文本生成功能。整体逐层递进的知识脉络如下：