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在 AI 智能体（AI Agent）开发的过程中，RAG（Retrieval-Augmented Generation） 和 Tool Calling 已经成为两种至关重要的模式。RAG 通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预训练知识，还能动态访问和处理更加广泛、详细的外部数据，从而显著提升其在复杂任务中的表现。