perché i tuoi agenti di codifica non hanno più bisogno di rag nik pash di cline ha spiegato perché non raccomanda più rag per agenti di codifica autonomi, e i suoi punti hanno colpito più duramente di quanto mi aspettassi. il livello applicativo si sta riducendo. tutta l'ingegneria intelligente che costruiamo attorno agli llm continua a diventare obsoleta man mano che i modelli migliorano. cosa sta succedendo con rag: le finestre di contesto si sono ampliate drasticamente, rendendo la ricerca di embedding non necessaria gli agenti di codifica funzionano meglio con accesso diretto ai file piuttosto che con embedding a pezzi le allucinazioni non sono nemmeno un problema quando imposti la temperatura a 0 le preoccupazioni per la sicurezza con lo stoccaggio degli embedding sono significative invece di rag, gli agenti di codifica moderni come klein usano ciò che nik chiama "integrità narrativa". lasciando che l'agente esplori il codice in modo organico attraverso strumenti come grep, leggendo i file per intero e seguendo il proprio filo di pensiero. questo imita il modo in cui gli ingegneri senior lavorano realmente. even cloud code's boris ha ammesso che hanno provato rag e l'hanno abbandonato. il modello è chiaro. quando rag ha ancora senso: vincoli di budget (la ricerca di embedding utilizza meno token) lacune di dati non strutturati massive alcuni casi d'uso non legati alla codifica ma per team di ingegneria seri? smettila di distrarre i tuoi agenti di codifica con la ricerca di embedding. lascia che leggano il codice direttamente, costruiscano comprensione in modo naturale ed eseguano con concentrazione. la vera domanda non è se rag è morto, ma se stai ancora aggrappandoti a soluzioni obsolete quando approcci più semplici ora funzionano meglio.