你好，我是郑工长。
最近，技术圈里有个很火的论调，尤其是在一些开发者社区里，开始出现一种声音：“传统的RAG已死，Agent将取而代之。”
他们的理由是，单纯的“检索-增强-生成”（RAG）流程太固定、太“笨”了。而让一个智能体（Agent）直接去执行代码、搜索文件、调用API，这种更主动的模式，才是未来。
这个说法，很吸引眼球，但作为工程师，我们要看到它背后的本质。这根本不是一场“你死我活”的取代，而是一次深刻的“进化”。
RAG没有“死”，它只是“降级”了。
它从一个独立的、被固化的“架构模式”，变成了一个AI Agent可以随时调用的、工具箱里的一个“工具”。
让我用一个比喻来解释：
- 过去的AI开发（RAG模式）： 就像一个固定的工厂流水线。第一步必须是“检索物料”（向量搜索），第二步必须是“加工物料”（塞进Prompt），第三步必须是“组装成品”（LLM生成）。整个流程是预先设计好的，缺乏弹性。
- 现在的AI开发（Agent模式）： 就像一个拥有全套工具的“智能工坊”。工坊里有一个总指挥（Agent），他面前有一个工具箱，里面放着“锤子（代码执行）”、“扳手（API调用）”、“卷尺（网络搜索）”，当然，也包括“电钻（RAG）”。当任务来了，总指挥会自己判断，是该用锤子砸，还是用电钻钻。
看明白了吗？RAG并没有被扔掉，它只是从过去那个“唯一的解决方案”，变成了“众多解决方案中的一个选项”。
一个工程定律：
任何一个足够有用的技术或架构，都不会真正“死亡”，它只会被更上一层的抽象所“封装”，并成为新架构中的一个“组件”。
因此，我们构建AI应用的思路，正在发生一次深刻的升维：
- 从“流程图思维”，转向“工具箱思维”。
- 我们的工作重心，不再是“设计一个完美的、固定的RAG流程”。
- 而是“为Agent打造一个足够好用、足够丰富的工具箱，并教会它如何编排和使用这些工具”。
RAG依然是处理“非结构化知识库问答”这个特定任务时，最高效的工具之一。未来的AI系统，一定是Agent作为总指挥，根据任务的复杂性，智能地决定是调用RAG工具进行向量搜索，还是调用代码执行工具进行数据分析。
所以，别再为人云亦云的“RAG已死”而焦虑了。你需要做的，是把你的RAG能力，封装成一个好用的“工具”，然后插到你的Agent的“工具箱”里。
