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Reliability is the name of the game for agents, and it's unlikely to be solved purely at the model layer for the foreseeable future. This is creating green shoots for infrastructure builders, with a few interesting trends starting to emerge: 1. Simulation as CI for agents: a) The most valuable piece of data today is trajectory data i.e. collections of task (P) -> {t1, t2... tk} mappings. With more trajectory data, agents can be improved with techniques like RFT. b) Since these trajectories can be quite specific to a company's underlying data (D), you need to be able to actually simulate the behavior of agents within your environment vs. rely on 3P trajectory data. So, how might you do this? - Maintain an agent and MCP registry for an enterprise, and a staging environment. Bootstrap a metadata layer that contains the objective of each agent, the tools it has access to, the scope of each agent vis.a.vis each tool etc. Your SDK may need to generate MCP servers on the fly for certain internal applications. - Execute scenarios in staging for each agent by providing prompt / task variations, inspecting the tool calls produced and evaluating performance against a multi-objective reward function (e.g. performance against the objective, minimization of tool invocations). - A critical component is accurately providing quantifiable reward functions for each agent that unlock high-fidelity evals and close the loop for reliable CI. - All of this needs to be productized: easy-to-adopt infrastructure that developers can extend, but with batteries included. You can start to see a new paradigm forming—not unit tests for code, but simulation harnesses for agents. What happens when you get trajectory data? 2. Enterprises will move to "context lakes": - An evolving, queryable memory layer that serves as a hub for agent trajectories enriched by enterprise data stored in the delta lake / SNOW. A potent mix of a knowledge base, a semantic cache, and an execution log. - Extremely fast reads for inference-time retrieval that supports high QPS. - As mentioned in a prior post, the semantic cache (really interesting opportunity for startups) will cluster task–trajectory pairs (e.g., via k-means), enabling fast retrieval and “result fusing” during planning or tool selection. Agents will dip into the context lake constantly. High QPS, low-latency context fetch will become as important as fast embedding search is today. 3. Agent authentication becomes a first-class concern: -Traditional OAuth and API key models break down when agents act on behalf of users and themselves, across long-lived sessions. -You need a framework for agent identity, delegation, and scoping—one that supports things like tool level permissions, task bound credentials and delegation graphs. We’re entering an era where testing software means simulating behavior, querying software means retrieving context, and securing software means authenticating autonomous agents.

为什么你的编码代理不再需要 RAG 了 Cline 的 Nik Pash 解释了他为什么不再推荐 RAG 用于自主编码代理，他的观点比我预期的更有力。 应用层正在缩小。我们围绕 LLMs 构建的所有聪明工程随着模型的改进而变得过时。 RAG 发生了什么： 上下文窗口大幅扩展，使得嵌入搜索变得不必要 编码代理在直接文件访问时表现更好，而不是分块嵌入 当你将温度设置为 0 时，幻觉甚至不是问题 嵌入存储的安全隐患是显著的 现代编码代理如 Klein 使用 Nik 所称的 "叙事完整性"，让代理通过 grep 等工具有机地探索代码，完整阅读文件，并遵循自己的思路。这模仿了高级工程师的实际工作方式。 甚至云代码的 Boris 也承认他们尝试过 RAG 并放弃了。模式很明显。 RAG 仍然有意义的情况： 预算限制（嵌入搜索使用更少的令牌） 大量非结构化数据湖 一些非编码用例 但对于严肃的工程团队来说？停止用嵌入搜索分散你的编码代理的注意力。让他们直接阅读代码，自然建立理解，并专注执行。 真正的问题不是 RAG 是否死了，而是你是否仍然固守过时的解决方案，而更简单的方法现在效果更好。

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