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#RAG
  1. LangChain：Blog66

    LangChain 讲解 AI Agent 的上下文工程为何从检索开始

    LangChain 发布博客讲解 Agent 记忆的上下文工程应从检索入手，指出低效搜索、单次上下文过载、无关或过时信息三类问题，并以 Deep Agents 构建的竞品分析 Agent 为例给出对策。

    推荐理由：原文以竞品分析 Agent 为例拆解检索低效、上下文过载和陈旧信息三类问题，并给出 grep、offload、子代理委托等可直接复用的做法。

  1. LangChain：Blog60

    LangChain 用 OpenWiki 与证据图构建有据可查的智能体记忆

    LangChain 介绍如何用开源工具 OpenWiki 编译 wiki 作为智能体的持久记忆层，在 111 份合成保险文档上测试。对需要跨文档关联的 50 个问题，wiki 将准确率从 0.10 提升到 0.52（约 5 倍），单个正确答案成本从约 $0.55 降至 $0.19；再叠加轻量证据图后准确率再升 27%，引用一致性翻倍，中位回答时间降 40%。

    推荐理由：LangChain 用 111 份保险文档实测跨源问答，给出了编译 wiki 加证据图对准确率、成本和引用一致性的具体量化变化。

已经到底了