文章指出，传统RAG方案在复杂Agent场景中存在局限，难以满足确定性证据定位需求。作者提出，AI系统应回归工程化本质，通过Intent Architecture将自然语言转化为系统语言，结合LLM Rewrite与grep实现确定性证据检索，并整合API、Workflow等构建Retrieval Router。未来Agent工程的核心在于正确理解任务、定位证据、获取状态及执行流程，而非单纯依赖模型知识。
过去两年，只要提到"大模型接入外部知识"，几乎所有系统都会默认走向同一个方案：
文档切分 → embedding → 向量数据库 → 相似度召回 → LLM 生成答案
也就是大家熟悉的：RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG 的出现，确实解决了一个非常重要的问题：
模型本身不知道企业知识，怎么办？
于是：FAQ、SOP、PRD、设计文档、会议纪要、工单、Wiki都开始进入向量数据库。
最开始效果看起来很好。因为模型终于"知道公司内部知识"了。
但随着 Agent 开始进入真实业务场景，越来越多团队开始发现：问题并不只是"模型不知道"，而是：模型理解错、模型检索错、模型看到的是碎片、模型缺少真实证据。
尤其在：客服、AI Coding、DevOps、自动化测试、Workflow Agent、工单系统 这些场景里。
真正的问题开始变成：
Agent 需要的不是"语义相似内容"，而是"可验证、可执行、可追踪的证据"。
于是，一个非常有意思的趋势开始出现：越来越多 Agent 系统开始重新重视：grep、ripgrep、git grep、find、awk、sed
很多人第一反应会觉得：这是不是技术倒退？
其实恰恰相反。这很可能意味着：AI 系统正在从"聊天机器人"进入真正的"工程化 Agent 阶段"。
一、RAG 和 grep，解决的不是同一个问题
很多讨论会陷入：RAG vs grep，但实际上，它们根本不是同一种东西。
RAG 解决的是：语义召回
它擅长：模糊问题、自然语言表达、长文档理解、同义词召回、语义相似。
例如：
- 为什么我买了还是看不了？
- 这个功能适合什么场景？
- 有没有类似问题？
这里用户并不知道该搜什么关键词，所以 embedding 的价值是：把"不同表达"映射到"相似语义空间"。
grep 解决的是：确定性证据定位
grep 擅长：精确文本命中、规则定位、配置查找、SOP 检索、接口定义、错误码搜索。
例如：
- rg “退款规则”
- rg “会员未生效”
- rg “ERR_TIMEOUT”
grep 的本质是：Deterministic Evidence Retrieval，即确定性证据发现。它返回的是：真实文件、真实行号、真实上下文。这是：可解释、可复现、可追踪的。
二、为什么 Agent 时代不能 All in RAG
传统 ChatBot 本质是：输入问题 → 输出答案
Agent 本质是：理解任务 → 找证据 → 判断状态 → 执行动作 → 验证结果
问题开始变复杂了。
例如客服场景，用户问"我买了会员怎么还是看不了？"，很多系统会直接 embedding → top_k → LLM 回答，看起来没问题。但实际上系统真正需要的并不是会员相关 chunk，而是：支付状态、会员状态、账号状态、处理规则、处理 SOP。
因为客服本质不是知识问答，而是规则 + 状态 + 流程。
这也是为什么很多纯 RAG 客服系统会出现"一本正经答错"的情况。因为：
embedding 只能找到"像"的内容，但 Agent 需要的是"正确证据"。
三、真正的问题：用户语言 ≠ 系统语言
这是整个 Agent 系统最核心的问题。
用户不会说"会员权益未生效"，用户会说"我买了怎么还是看不了？怎么还让我开会员？付款了没反应"。
用户不会说"设备解绑"，用户会说"这个平板怎么换不了人？"
用户不会说"系统崩溃"，用户会说"我平板炸了"。
你会发现：用户语言天然混乱，但系统语言必须确定。
于是，真正重要的问题开始变成：
如何把"人类自然语言"转换成"系统可执行语言"？
这就是：Intent Architecture（意图架构）
四、Intent Recognition：用户到底想干什么？
第一层：是意图识别。它回答用户到底想做什么。
例如，用户说"我买了怎么还是看不了？"，系统识别：
{"domain":"membership","intent":"membership_entitlement_issue","confidence":0.92}这里系统知道这是会员权益问题，但这还不够。因为系统依然不知道应该怎么检索、应该查什么状态、应该走什么流程。
所以，真正关键的是第二层。
五、Intent Rewrite：系统应该怎么理解这个问题？
这一步极其重要。它本质上是：用户语言 → 系统语言。
例如，用户说"我买了怎么还是看不了？"经过 Intent Rewrite：
{"canonical_intent":"会员权益未生效","grep_queries":["会员未生效","权益未到账","支付成功无法观看","membership_entitlement_not_active"],"required_states":["payment_status","membership_status","account_id"],"possible_workflows":["query_payment_status","refresh_entitlement"]}注意：这里已经不是聊天，而是任务理解。系统开始真正理解应该搜什么、应该查什么、应该执行什么。
六、grep + LLM 的核心：不是 grep，而是 Rewrite
很多人理解错了。真正重要的不是 grep，而是LLM Rewrite + grep。
因为 grep 本身不理解语义，它只能字符匹配。例如用户说"平板炸了"，grep 根本不知道炸了 = 黑屏？卡死？系统崩溃？
所以，真正合理的链路应该是：
用户输入 → LLM Rewrite → 多 query expansion → grep → 证据聚合 → LLM 推理
例如，“平板炸了” Rewrite 为：
{"queries":["设备黑屏","设备卡死","系统崩溃","设备无法启动"]}然后 rg “设备黑屏|设备卡死|系统崩溃”
这时候 grep 的能力会瞬间增强。因为：
LLM 负责理解世界，grep 负责找到真实证据。
七、为什么 grep 更适合 SOP、规则、配置
例如：
# SOP-021 权益刷新流程 ## 条件 payment_status = success membership_status = inactive ## 步骤 1. 查询订单状态 2. 刷新权益 3. 通知用户重新登录这里真正重要的是：条件、步骤、状态、规则，而不是语义相似。
所以：rg “权益刷新”、rg “membership_status = inactive” 会非常稳定。
而 RAG 很可能召回：退款、补偿、会员问题 这些"差不多相关"的 chunk。但 Agent 最怕差不多，因为 Agent 是要执行动作的。
八、客服系统只是一个典型例子
以客服为例。用户：“我买了会员还是看不了。”
传统 RAG：embedding → 召回 chunk → LLM 猜原因
grep + LLM 架构：
Step 1：Intent Recognition
{"intent":"membership_entitlement_issue"}Step 2：Intent Rewrite
{"queries":["会员未生效","权益未到账","支付成功无法观看"],"required_states":["payment_status","membership_status"]}Step 3：grep 检索
"会员未生效|权益未到账|支付成功无法观看"命中：FAQ、SOP、RULE
Step 4：状态查询系统查：payment_status、membership_status、account_id
Step 5：规则判断支付成功，但权益未生效 → 允许刷新权益
Step 6：LLM 生成回复“您的支付已经成功，但会员权益目前还未同步完成。我已经帮您刷新权益，请重新进入课程页面查看。”
这里 LLM 已经不是决策中心，而是表达层。真正的规则、状态、流程、证据都已经提前确定。
九、真正成熟的架构：Retrieval Router
未来成熟系统一定不是 All in RAG，也不是 All in grep，而是：Intent First + Retrieval Router
即不同问题走不同 retrieval：
- FAQ→ 适合 Semantic Retrieval
- SOP / Rule→ 适合 grep
- Runtime State→ 适合 API / DB Query
- Workflow→ 适合 State Machine / Rule Engine
十、最终架构
最终系统会变成：
User Input ↓ Intent Recognition ↓ Intent Rewrite ↓ Retrieval Router ↓ grep / API / Workflow / RAG ↓ Evidence Aggregation ↓ LLM Reasoning ↓ Action / Response核心已经不是模型知道什么，而是系统能否：正确理解任务、正确找到证据、正确获取状态、正确执行流程。
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