在 2026 年的 AI Agent 架构中，**RAG (检索增强生成)** 和 **Find (精确搜索/工具调用)** 不再是互斥的关系，而是演变为一种“分层记忆与多模态检索”的协同模式。

目前的趋势是将 Agent 的记忆视为一个**有生命周期的动态系统**，而不仅仅是简单的文档堆砌。

---

## 1. 记忆存储：从“死文档 RAG”到“活记忆 Memory”

对于 Agent 的长期记忆，目前主流的态度是：**RAG 负责广度（外部知识），Memory 负责深度（用户习惯与状态）。**

### RAG 的角色：无状态的外部知识库

- **态度：** RAG 被视为 Agent 的“外挂资料库”。它是**无状态的**，主要用于处理海量的、不经常变动的非结构化数据（如 PDF、Wiki）。
    
- **局限：** 传统的 RAG 在处理“我昨天说了什么”或“我的编程风格”这类具有时效性和个体差异的问题时表现糟糕。
    

### Memory (Agent 记忆) 的演进：有状态的持久化

- **态度：** 现代 Agent（如基于 Mem0 或 Evo-Memory 架构的系统）将记忆分为**短期工作内存**、**片段记忆**（过去发生的事件）和**语义记忆**（事实与偏好）。
    
- **关键技术：**
    
    - **自动提取与更新：** Agent 会在对话中自动提取事实（例如：“用户更倾向于使用 Python 3.12”），并更新旧记忆，而不是简单地叠加向量。
        
    - **重要性加权：** 记忆不再只看语义相似度，还会根据新鲜度（Recency）**和**关键度（Importance）进行加权。
        

---

## 2. 代码文件搜索：从“语义匹配”到“结构化感知”

在处理代码搜索时，主流 Agent 已经意识到**纯语义 RAG（Vector Search）会造成严重的上下文缺失**。目前更倾向于 **Find（精确搜索）+ Graph（结构化关联）**。

### 为什么单纯的 RAG 会在代码搜索中失败？

代码具有极强的结构性。如果你搜一个函数名，RAG 可能会因为语义相似给你返回一堆注释，但由于 Chunking（分块）切断了函数定义和调用栈的联系，Agent 无法理解逻辑。

### 现在的处理策略：

1. **LSP (Language Server Protocol) 结合：**
    
    Agent 不再只是检索文字，而是通过调用类似 `grep` 或 `LSP` 的工具执行“精确 Find”。它会直接跳转到定义（Go to Definition）或查找引用（Find References），这种**确定性搜索**的优先级高于模糊的 RAG 检索。
    
2. **GraphRAG (知识图谱 RAG)：**
    
    将代码仓库建模为图结构（节点是类和函数，边是调用关系）。当 Agent 搜索某个功能时，它能沿着调用链“爬行”，获取完整的上下文，而不仅仅是匹配几个关键词。
    
3. **Hybrid Search (混合检索)：**
    
    - **关键词匹配（BM25）：** 快速定位精确的变量名或报错信息。
        
    - **向量检索：** 用于理解“如何实现一个加密功能”这种模糊的意图。
        

---

## 3. RAG 与 Find 的核心差异对比

下表总结了目前 Agent 对这两者的权衡：

|**特性**|**RAG (检索增强)**|**Find (工具/精确搜索)**|
|---|---|---|
|**底层逻辑**|语义相似度 (向量空间)|模式匹配 (正则/LSP/SQL)|
|**适用场景**|咨询文档、总结长篇背景、模糊知识获取|查找变量、执行精准跳转、数据库查询|
|**准确性**|存在幻觉风险 (可能搜到无关段落)|极高 (匹配即存在)|
|**Agent 态度**|作为**背景补充**，属于感知层|作为**行动工具**，属于执行层|

---

## 总结

目前的顶尖 Agent（如 Cursor 的代码 Agent 或企业级数字员工）采取的是“工具化 RAG”的态度：

- **对于代码：** 优先使用 LSP 和树结构进行**精确 Find**，RAG 只作为最后的语义辅助。
    
- **对于记忆：** 弃用简单的“存向量-查向量”模式，转而使用**图谱化存储**，让 Agent 能够理解信息之间的逻辑关系（如：版本 A 已经废弃，现在要参考版本 B）。
    

简单来说，**“Find”是为了保证正确性，而“RAG”是为了保证理解力。**