随着大模型技术的不断成熟，2026年被认为是生成式 AI 真正大规模落地的一年。从最初的对话机器人，到如今深入企业核心业务流的智能体（Agents），AI 正在重塑软件开发的范式。
RAG 的进阶之路
检索增强生成（RAG）已经成为解决大模型幻觉的标准配置。但在 2026 年，简单的 RAG 已经不够用了。我们开始看到更多 Hybrid Search（混合检索）的应用，结合了关键词匹配的精准度和向量检索的语义理解能力。
此外，Rerank（重排序）模型的重要性日益凸显。在检索回来的海量文档中，如何精准地选出最相关的几条给大模型，直接决定了最终回答的质量。
Agent 编排不仅仅是 Prompt
现在构建 Agent，不仅仅是写写 Prompt 那么简单。我们需要像设计分布式系统一样去设计 Agent。多 Agent 协作（Multi-Agent Collaboration）成为了主流，不同的 Agent 各司其职，有的负责规划，有的负责执行，有的负责审查。
成本与延迟的平衡
在生产环境中，Token 的成本和响应延迟是绕不开的话题。通过这种混合模型架构——用小模型处理简单任务，大模型处理复杂推理——成为了业界提升 ROI 的最佳实践。
未来已来，让我们拭目以待。