Warum Ihre Codierungsagenten RAG nicht mehr benötigen Nik Pash von Cline erklärte, warum er RAG für autonome Codierungsagenten nicht mehr empfiehlt, und seine Punkte trafen härter, als ich erwartet hatte. Die Anwendungsschicht schrumpft. Alle cleveren Ingenieure, die wir um LLMs herum aufbauen, werden obsolet, während sich die Modelle verbessern. Was mit RAG passiert: Die Kontextfenster wurden dramatisch erweitert, was die Einbettungssuche überflüssig macht. Codierungsagenten arbeiten besser mit direktem Dateizugriff als mit chunkierten Einbettungen. Halluzinationen sind kein Problem, wenn Sie die Temperatur auf 0 setzen. Sicherheitsbedenken hinsichtlich der Einbettungsspeicherung sind erheblich. Anstelle von RAG verwenden moderne Codierungsagenten wie Klein das, was Nik "narrative Integrität" nennt. Der Agent kann den Code organisch durch Werkzeuge wie Grep erkunden, Dateien vollständig lesen und seinen eigenen Gedanken folgen. Dies ahmt nach, wie erfahrene Ingenieure tatsächlich arbeiten. Selbst Boris von Cloud Code gab zu, dass sie RAG ausprobiert und aufgegeben haben. Das Muster ist klar. Wann RAG noch Sinn macht: Budgetbeschränkungen (Einbettungssuche verwendet weniger Tokens) Massive unstrukturierte Datenmengen Einige Nicht-Coding-Anwendungsfälle Aber für ernsthafte Ingenieurteams? Hören Sie auf, Ihre Codierungsagenten mit Einbettungssuchen abzulenken. Lassen Sie sie den Code direkt lesen, das Verständnis natürlich aufbauen und fokussiert ausführen. Die eigentliche Frage ist nicht, ob RAG tot ist, sondern ob Sie immer noch an veralteten Lösungen festhalten, während einfachere Ansätze jetzt besser funktionieren.