從 RAG 到 Agentic RAG++:建構深度研究 AI 代理人的實務經驗與設計模式
此內容提供了一套極具實踐價值的 AI 代理人演進框架,將 LLM 從『生成器』成功定義為『執行系統』。其核心價值在於明確區分了模型能力與框架能力的邊界,但在醫療等高風險領域的落地,仍高度依賴於底層數據的質量與 Re-ranker 的精準度,若數據源本身存在嚴重偏差,即便有強健的 Harness 也無法完全消除事實性錯誤。
此內容提供了一套極具實踐價值的 AI 代理人演進框架,將 LLM 從『生成器』成功定義為『執行系統』。其核心價值在於明確區分了模型能力與框架能力的邊界,但在醫療等高風險領域的落地,仍高度依賴於底層數據的質量與 Re-ranker 的精準度,若數據源本身存在嚴重偏差,即便有強健的 Harness 也無法完全消除事實性錯誤。