终于，昨天微信以“AI 搜索”的形式接入了满血版DeepSeek R1，目前灰度测试ing，其中“深度思考”模式由DeepSeek-R1模型经过长思考而提供的更全面的回答：目前DeeSeek-R1是 不支持function call 的，微信接入DeepSeek-R1可以采用 Agentic RAG 的方式，那么一个通用的AI Agentic（RAG）框架如何设计尼？本文进行专门剖析：另外，如

DeepSeek-R1无法联网，利用Agentic RAG来实现

DeepSeek火在多重因素叠加：R1 低成本达到OpenAI o1的效果 + 技术创新且Open AI（大家都在一个起跑线） + 产品Open CoT/文笔深厚 + 国产 + 等等。DeepSeek R1使用示例prompt模版一、DeepSeek 市场影响DeepSeek 的开源策略对AI市场产生了结构性冲击，从市场分层来看（这里参考拾象-李广密大佬的分类，做了进一步扩展）：ToC ：影响最大

Agents是一个复杂的工程系统，精髓在于依据业务场景“设计”Agents：1、角色定位、任务编排设计2、插件名称、参数、描述设计3、知识库、LLM、插件知识冲突4、workflow设计5、workflow or 任务编排？6、长期、还是短期记忆？7、一个、还是多个智能体？8、多个插件，还是多个智能体？9、多智能体协作设计基于此，PaperAgent团队从产品与算法两个维度准备了专栏学习教程：算法

huggingface、学起来~

平衡内容质量、视觉设计和结构连贯性

RAG：语言模型的大小、prompt设计、文档块大小、知识库大小、检索步长、查询扩展技术、对比上下文学习知识库、多语言知识库和焦点模式

DeepSeek-R1不适合用于Agentic AI部署

大型推理模型（R1/o1-like）的发展、核心概念、架构、蓝图再到实施框架x1的系统性解析~

GraphRAG 通过图结构化的知识表示、高效的图检索和结构感知的知识整合，解决了传统RAG的局限性，提高了 LLM 在专业领域内的应用能力。GraphRAG领域的研究进展及代表性工作GraphRAG的关键创新：图结构化的知识表示 ：明确捕捉实体关系和领域层次，提供更丰富的语义上下文。高效的图检索技术 ：支持多跳推理能力；结构感知的知识整合算法 ：利用检索到的知识生成准确且逻辑连贯的内容。传统R

Deep Research遥遥领先DeepSeek R1近3倍？

Kimi发布新一代多模态思考模型k1.5，在竞赛数学、代码能力及视觉思考等测试中，k1.5模型性能已达到全球领先模型OpenAI o1 正式版水平，月之暗面也成为OpenAI 之外，全球第二家到达该水平的人工智能企业Kimi 1.5 long-CoT评测结果long to short，用长链式思考技术改进短链式思考模型，在短链式推理性能测试中，k1.5模型在数学、代码、视觉多模态和通用能力等方面到

Multi-Agent协作机制全面系统综述：Agent之间协调和协作机制的关键特征，即协作渠道，包括5个维度

近年来，推理模型如OpenAI-o1和千问QwQ等，展示出了令人印象深刻的逐步推理能力。然而，这些模型在进行长链式推理时，常常面临知识不足的问题，导致推理过程中出现不确定性和潜在错误。为了解决这一挑战，本文提出了一种新的框架—— Search-o1 ，旨在通过自主知识检索，提升大型推理模型的可靠性和适用性。Paper:https://arxiv.org/abs/ 2501 . 05366Huggi

2024即将结束，回望这两年了，大模型RAG的发展可谓跌宕起伏：2023年进入RAG萌芽期，摸索前进；2024上半年RAG到达狂热顶点；2024下半年实际落地情况并不理想，渐入困境：一周出demo，半年不交付。Hype Cycle（技术成熟度曲线），当前RAG逐渐进入狂热之后的低谷期展望2025年：RAG回归理性。找到最小业务切入点，明确需求，定好指标做好RAG落地标杆，毕竟谁都不愿意当小白鼠仍然

OpenAI年终大戏第一场发布了： o1正式版 ， 200美刀/月的ChatGPT Pro会员 ，以及只有Pro会员才能用的 o1 pro新功能 。o1 pro 模式 ，这是o1 的一个版本，它使用更多的计算来更深入地思考，并为最困难的问题提供更好的答案。那么，200美刀一个月的OpenAI o1-pro到底效果如何尼？200美元就这？ 新的 OpenAI o1-pro 模型给出了奇怪的答案，并且

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OpenAI o1思考了5s，9.11比9.8大

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