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为什么现在 RAG 越少越少提及了

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AI 深度提炼

Skill和Tool因简单高效成为Agent生态主流
RAG的搭建和维护成本较高，限制其普及
LLM能力增强降低了RAG的必要性

#RAG#AI Agent#LLM#Skill#Tool

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为什么现在 RAG 越少越少提及了大家好，我是双越。wangEditor 作者，前百度滴滴资深前端工程师，慕课网金牌 - 掘金

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为什么现在 RAG 越少越少提及了

双越AI_club

2026-04-23 1,627 阅读9分钟

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大家好，我是双越。[wangEditor](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fwww.wangeditor.com%2F "https://www.wangeditor.com/") 作者，前百度滴滴资深前端工程师，慕课网金牌讲师，PMP，[前端面试派](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fwww.mianshipai.com%2F "https://www.mianshipai.com/") 作者。

我正致力于两个项目的开发和升级，感兴趣的可以私信我，加入项目小组。

[【划水AI】](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fwww.huashuiai.com%2F "https://www.huashuiai.com/") Node 全栈 AIGC 知识库，包括 AI 写作、多人协同编辑。复杂业务，真实上线。
[【智语】](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fzhitalk.chat%2F "https://zhitalk.chat/") AI Agent 智能体项目。一个智能面试官，可以优化简历、模拟面试、解答题目等。

本文分析一个现象：为什么现在 RAG 越少越少提及了，欢迎留言评论。

记得去年，学 Agent 必学 RAG

2024、2025 年，如果你在学习 AI Agent，RAG（检索增强生成）几乎是绕不开的话题。

各种教程、课程、YouTube 视频，开篇必讲 RAG。什么是向量数据库、什么是 Embedding、如何做文档切片、如何调相似度阈值……学完之后还要折腾 Pinecone、Weaviate、Chroma，踩一堆坑。

那时候的感觉是：**不懂 RAG，就不算真的懂 Agent。**

但最近一年，情况悄悄变了。

打开各种 Agent 框架的文档，看社区里大家在讨论什么，听播客里在聊什么——RAG 的出现频率越来越低了。取而代之的是另一套词汇：**Skills、Tools、MCP、Memory、Context Files、Cron、Channels……**

RAG 去哪儿了？它消失了吗？还是说我们的认知需要更新？

我认为有以下几个原因。

原因一：Skill + Tool 已经足够用了

先说最直接的原因：**对于绝大多数 Agent 的日常使用场景，Skill 和 Tool 完全够用。**

想一想你平时用 Agent 在做什么？

写代码、调试、重构
写文章、做分析报告
查资料、整理信息
发邮件、管日历

这些场景，一个 `web_search` tool、一个 `run_code` tool、一个 `read_file` tool，基本上全搞定了。

更重要的是，Skill 和 Tool 的**传播成本极低**。

一个 skill 文件，就是一段文字描述，告诉 Agent 怎么做某件事。你可以通过 GitHub 分享，别人下载下来就能用，几乎零配置。Claude Code、OpenClaw 这类产品，社区里有人做好了各种 skill，直接拿来用就行。

而且效果好，用起来直觉，出了问题也容易排查。这种**简单、易传播、效果好**的特性，让 skill/tool 迅速成为 Agent 生态的主流选择。

原因二：RAG 的成本真的不低

RAG 听起来很美，但真正用起来，你会发现成本比想象中高很多——不只是钱，还有时间和精力。

**搭建成本：**

你需要选一个向量数据库（Pinecone？Weaviate？Qdrant？），注册账号，搞明白它的 API，写数据导入的逻辑，处理文档切片（chunk size 多少？overlap 多少？），跑 Embedding 模型把文本向量化……光是把这套流程跑通，没有一两天搞不定。

**费用成本：**

主流向量数据库几乎都不免费。Embedding 模型调用要花 token 费用，存储要花钱，查询要花钱。对于个人开发者或者小项目来说，这些费用加起来并不便宜。

**维护成本：**

数据不是一次性的。文档更新了怎么办？要重新 Embedding，要更新向量库，要处理增量同步……这套维护逻辑，比代码本身还麻烦。

相比之下，一个 tool 就是一次 API 调用，很多还是免费的（搜网页、读本地文件）。

**对于个人开发者，这笔账很好算：能用 tool 解决的，为什么要搭一套 RAG pipeline？**

原因三：LLM 自身能力在不断填平 RAG 的价值

这是最根本的原因，也是最容易被忽视的一个。

RAG 的核心能力是什么？**语义搜索**——从大量文本里，找出跟当前问题最相关的内容。

但问题是：**LLM 天生就支持语义理解**，而且理解能力已经比早期的 Embedding 模型强太多了。

RAG 出现的时候，LLM 有两个硬伤：

1. **Context Window 太小**，4K token 根本装不下多少内容，必须先筛选再喂给模型 2. **理解能力有限**，需要专门训练的 Embedding 模型来做向量相似度计算

所以 RAG 的逻辑是：先用向量搜索把候选内容缩小到几条，再把这几条喂给 LLM。

但现在，这两个短板都在快速消失：

Context Window 从 4K 涨到了 128K，再到 200K+，很多内容根本不需要预筛选，直接全塞进去就行
LLM 的语义理解能力远超当年，让它自己在一大堆内容里找答案，反而更准

举一个具体例子：**Tool 选择问题**。

早期 Agent 如果有几百个 tool，context 装不下，就得用 RAG：先把问题向量化，检索出最相关的几个 tool，再交给 LLM 选择。

现在呢？直接把所有 tool 的描述全部发给 LLM，让它自己判断用哪个。多花了一点 token，但省掉了整套向量检索的基础设施。

**多花一点 LLM token 的费用，远比维护一套 RAG 服务的费用和复杂度要低得多。**

这种替代正在悄悄发生在很多场景里。LLM 越来越强，它能直接"内化"的事情越来越多，中间那层"预处理"的必要性就越来越低。

原因四：张雪峰.skill 给我的启发

前段时间，考研指导领域的知名博主张雪峰不幸因心源性猝死离世，年仅 41 岁，令人惋惜。

他做了十几年的考研、志愿填报指导，粉丝数千万，内容跨越无数场直播、课程、视频。按理说，这么多年积累的"知识量"应该是海量的。

但让我没想到的是，有人在他去世后，把他生前的核心语录和方法论，整理成了一个 **`张雪峰.skill`**（GitHub 上可以找到），让 Agent 用他的风格和逻辑回答升学问题。

**一个 skill 文件，就装下了他十几年的精华。**

这件事让我重新思考了一个问题：我们普通人积累的"专业知识"，到底有多少？

答案可能是：**没有我们想象中那么多。**

绝大多数人的"专业知识"，本质上是：

一套判断框架（遇到这种情况，应该怎么分析）
一些经验规则（这个专业就业不好，那个城市机会更多）
一种表达风格（接地气、直白、不绕弯子）

这些东西，高度结构化，完全可以被一个 skill 的 system prompt 压缩表达。

**真正需要 RAG 的，是那种无法被规则化的细粒度数据**——比如企业里每一条客户记录、每一份合同原文、每一个历史订单的具体信息。张雪峰的知识属于前者，所以一个 skill 就够了。

这个例子，把 RAG 和 skill 的边界说得很清楚：

**能被规则化、结构化表达的知识 → Skill**

**必须逐条精确检索的数据 → RAG**

原因五：现在的 Agent 产品几乎全是 toC 的

把上面所有原因加在一起，还有一个更宏观的视角：**当前 Agent 生态，主角是 toC 产品。**

Claude Code、OpenClaw、Cursor、Devin……这些让社区兴奋的明星产品，针对的都是个人用户。

个人用户的特点是什么？

**数据量不大**。你的代码库、你的笔记、你的文档，说到底就那么多，完全不需要向量数据库来管理
**成本敏感**。个人用户不愿意为了一个功能额外付费订阅第三方服务
**追求开箱即用**。下载安装，马上能用，才会被推荐传播

这三点加在一起，直接决定了：**toC 的 Agent 产品，天然排斥 RAG，天然偏向 skill/tool**。

以 OpenClaw 为例，它内部没有 RAG，也没有向量数据库，照样能正常运行完整的 memory、tools、skills 机制。靠的就是 LLM 自身的强大能力，加上精心设计的 skill 体系。

反观 toB 的场景：企业有海量的私有数据，有精确检索的需求，有合规审计的要求，成本相对不敏感……这些特征，全部指向 RAG。

但问题是：**目前还没有出现一个现象级的 toB Agent 明星产品。**

Salesforce Agentforce、ServiceNow 的 AI Agent 在做，一些垂直领域（法律、医疗、金融）也有探索，但都还没有"出圈"——没有达到 Claude Code 那种让整个开发者社区都在讨论的程度。

这不是偶然的。toB 的 Agent 落地有更高的壁垒：

企业数据敏感，不能随便上云，私有化部署的模型能力又差一截
接入企业已有系统（ERP、CRM、几十年的遗留系统）成本极高
决策链条长，IT、法务、采购都要过，推进慢
出错代价高，Agent 搞错了一条生产数据，比开发者看到一段错误代码严重得多

所以 toB Agent 还在蓄力，还没到爆发的时候。

总结：RAG 没有消失，只是在等待自己的主场

把所有原因梳理在一起：

| 原因 | 对 RAG 的影响 | | --- | --- | | Skill/Tool 足够用 | 大多数场景不需要 RAG | | RAG 成本高 | toC 用户主动回避 | | LLM 能力增强 | 语义搜索可以被模型内化 | | Context Window 变大 | 不再需要预筛选 | | Agent 以 toC 为主 | 个人数据量小，RAG 无用武之地 |

**五个力量同时在压缩 RAG 的生存空间。**

但 RAG 并没有消失，它只是从"前台明星技术"退到了"后台等待区"。

就像 HTTP 协议，你不会每次聊起 Web 开发都专门提它，但它一直在那里。很多云厂商的 AI 服务已经把 RAG 封装好了，开发者不需要手搓，自然就少被专门讨论。

更重要的是，**当 toB Agent 真正爆发的那一天，RAG 很可能重回大众视野**。

企业场景天然就是：海量私有数据、精确检索、权限隔离、合规审计。这些全是 RAG 的主场。

所以，正确的理解不是"RAG 死了"，而是：

**当前 Agent 生态以 toC 为主，个人产品的场景和约束，让 Skill/Tool 成为主角，RAG 暂时退场。一旦 toB Agent 起来，RAG 还会回来。**

技术没有好坏，只有适不适合当下的场景。

RAG 现在的沉寂，只是在等一个更大的舞台。

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