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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.

為什麼您的編碼代理不再需要 Rag 來自 Cline 的 Nik Pash 解釋了為什麼他不再推薦 RAG 用於自主編碼代理，他的觀點比我預期的要強烈。 應用層正在縮小。隨著模型的改進，我們圍繞 LLM 構建的所有巧妙工程都不斷過時。 RAG 發生了什麼： 上下文視窗大幅擴展，無需嵌入搜尋 編碼代理在直接檔案存取方面比區塊內嵌效果更好 當您將溫度設置為 0 時，幻覺甚至不是問題 內嵌儲存體的安全問題很重要 像 Klein 這樣的現代編碼代理不是 RAG，而是使用 Nik 所說的“敘事完整性”。讓代理透過 grep 等工具有機地探索程式碼，完整讀取文件，並遵循自己的思路。這模仿了高級工程師的實際工作方式。 就連 Cloud Code 的 Boris 也承認他們嘗試過 RAG 並放棄了它。模式很清楚。 當 RAG 仍然有意義時： 預算限制 （內嵌搜尋使用較少的權杖） 海量非結構化資料湖 一些非編碼用例 但對於嚴肅的工程團隊來說呢？停止使用嵌入搜索分散您的編碼代理的注意力。讓他們直接閱讀程式碼，自然地建立理解，並專注地執行。 真正的問題不在於 Rag 是否已經消亡，而是當更簡單的方法現在效果更好時，您是否仍然堅持過時的解決方案。

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