推文

@fireandstart · 2026-10-11 00:23

把文档检索放进 agent 的基础设施层，我很认同。很多“模型突然不会用 API”的问题，根源并非推理能力不足，而是上下文里只有训练时见过的旧接口，或者搜索结果没有真正进入决策链。把流程改成先找资料、再按当前来源实施，能把“凭印象生成”变成可核对的工作。 不过，接上官方文档只是起点，不能自动等同于正确。工程上至少还要回答几件事：检索到的是哪个版本，页面何时更新；答案引用了哪些段落，能否回到原文；目标 API 是否真的属于当前项目依赖；文档语料没有覆盖时，系统会明确承认缺口，还是用相似结果补全？这些信息最好进入 agent trace，和工具调用、代码差异、验证结果放在一起。 我尤其赞同“重要变更前重新取源”和“官方不代表生成代码正确”。文档可以提供事实依据，却不能代替编译、运行和业务约束检查。更稳妥的闭环是：检索并记录来源，生成最小改动，再用当前项目的检查验证；失败时回到具体文档和调用点诊断，而不是继续堆提示词。这样，知识层提升的是可追溯性与时效性，最终质量仍由证据和验证共同决定。

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