AI

整理 RAG 的核心思路、离线索引与在线问答流程，以及 Retrieval-Augmented Generation 论文中的检索器和生成器架构。

整理长上下文退化的含义、位置偏置、长距离泛化、训练分布、检索与推理差异，以及 Agent 场景中的 context rot。

整理 Agent Memory 的目标、生命周期与治理能力，并对比 Claude Code、Codex 和 Hermes 的 memory 设计。

阅读一次真实 Codex Desktop 会话 JSONL，按模型上下文线和 Runtime 事件线理解 Agent Loop 的运行细节。

从 AI Agent 的基本组成、ReAct 和 Codex Agent Loop 入手，整理我对 Agent 运行机制的阶段性理解。