rag · E1 预消化简报（2026-09-14）
R90 E1 轮 · 窗口覆盖：2026-09-13 08:50 ~ 2026-09-14 08:50 CST 数据来源：Tom 9-14 0840 radar + Tom 9-13 T2040 radar + Jay 9-13 1335 afternoon-briefing + Jay 9-13 1450 engineering-filter + Jay 9-13 1735 evening-briefing + Jay 9-14 0820 csdn-llm-systems-rag-agent + Cool Papers IR RSS Sep 13 + Sep 13 paper_cards (1303-1334 batch) + Sep 14 paper_cards (1206 batch) 活文档基线：R89 rag-e1prep（2026-09-13）+ rag.md R88 状态（双 RAG 主分类 paper_card 1318 晚交互压缩 + 1329 Think Before You Link 已入库 + MaP-WAM 1322 邻接 + backlog 九轮悬空）
0. 概述与基线对齐
R89 状态确认：R89 锚入无 RAG 主分类 net-new paper_card（Sep 12 04:00 入库的 1328-1334 无新 RAG 主分类）；核心增量是概念深化（Agent Memory ≠ RAG）+ 工程量化（Agentic RAG 生产栈）+ 新 arXiv 候选引入。
本轮（R90）新发现：整体增量密度「中等」——3 件新 RAG 相关 arXiv 在 Cool Papers IR RSS 中新出现（2609.11646 QPP 检索充分性 + 2609.11572 TimelyRAG + 2609.11390 VikingRAG），均未被此前任何 inbox 来源覆盖；Agentic RAG 范式转变信号升级（vectorless RAG 有 AAAI 2026 论文实证 + 最严格 benchmark 数据）；3 件新 arXiv 候选（AgentGrad 2609.08572 + REVA 2609.11209 + Memory Compression 2609.11294）经 Jay 工程筛选后保留；LlamaIndex 架构 + Agentic RAG 完整 Pipeline 工程数据（Jay 9-14 CSDN）；Sequential Memory Agents 新范式（延迟降 11×，896K token 精度+12pp）；Agent 记忆系统三路对比框架（vLLM 扩展型 / RAG 引入型 / 微型关联记忆型）正式提出；编排脚手架性能差距 30pp 再次确认。
1. 增量条目（8 件新增）
增量 ① Retrieval Sufficiency QPP — 2609.11646（RAG 直接，Cool Papers IR 新发现）
- 来源：Cool Papers IR RSS 2026-09-13 + https://papers.cool/arxiv/2609.11646
- 要点：标准 RAG 流水线在推理时缺乏检索是否成功的可靠信号；在模糊或超出范围的查询上，生成器会基于不充分的检索结果仍强行生成。提出面向 RAG 检索充分性的分布形状 QPP（Query Performance Prediction）方法，让系统自身知道"这次检索够不够用"，从而决定是否需要重检索、改写查询或回退到纯生成模式。核心问题：当前 RAG 系统无法区分"检索到了但不够好"和"根本检索不到相关结果"两种失败模式。
- 与活文档现有脉络的关系：与 rag.md §2.4 Retrieval Quality（检索质量评估）直接相关——QPP 是检索质量的元评估层，不是检索本身。与 R88 1318 晚交互检索压缩 + R88 1329 长尾实体链接形成"检索精度三件套"后，第四个维度：检索充分性判断。RAG 检索质量从"找什么"（ranking）→"找得好不好"（reranking）→"是否找到"（QPP）三层体系。与 §2.13 Evaluation & Benchmark（检索充分性评测）关联。
- 建议归入节：§2.4 Retrieval Quality（检索充分性 QPP）+ §2.13 Evaluation & Benchmark（QPP 评测框架）
- 可信度：★★★★（Cool Papers IR 策展，arXiv 2609.11646）
- ⚠️ paper_card 未建立；TLDR 无具体 benchmark 数字，需读全文
增量 ② TimelyRAG — 2609.11572（RAG 直接，Cool Papers IR 新发现）
- 来源：Cool Papers IR RSS 2026-09-13 + https://papers.cool/arxiv/2609.11572
- 要点：文档随时间演化且发生重叠的场景（如修订版论文、版本化文档库、法律条款更替）下，现有 RAG 方法不可靠——即使成功检索到语义相关片段，版本时间信息缺失也会导致生成答案使用过时内容。提出语义-时间混合检索（semantic-temporal hybrid retrieval）：将文档版本时间轴显式编码为检索维度，让系统在语义相关的同时也做时间有效性判断，防止引用过期版本。
- 与活文档现有脉络的关系：与 rag.md §2.4 Retrieval Quality 邻接——时间维度是检索质量的一个正交维度。与 R88 1329 Think Before You Link（长尾实体时间维度之外另一个检索脆弱性场景）形成"多维检索脆弱性"双轨。与 §2.10 跨语种 RAG（多时间版本文档处理）关联。
- 建议归入节：§2.4 Retrieval Quality（时间敏感文档检索脆弱性）+ §2.10 跨语种 RAG（版本演化文档处理）
- 可信度：★★★★（Cool Papers IR 策展，arXiv 2609.11572）
- ⚠️ paper_card 未建立；TLDR 无具体 accuracy 数字，需读全文
增量 ③ VikingRAG — 2609.11390（RAG 直接，Cool Papers IR 新发现）
- 来源：Cool Papers IR RSS 2026-09-13 + https://papers.cool/arxiv/2609.11390
- 要点：SOTA RAG 方法利用文档结构（标题、表格、列表）获取充分证据，但 token 开销巨大——结构化检索往往需要将整个文档章节载入上下文。VikingRAG 提出精准且 token 高效的 RAG——在利用文档结构信息的同时，通过结构感知切片 + 自适应上下文窗口压缩，在不损失检索精度的前提下显著降低 token 开销。与 R88 1318 Generative Late-Interaction（晚交互检索压缩）同属 RAG 成本优化方向，但侧重点不同：1318 压缩已索引向量，VikingRAG 优化检索侧切片策略。
- 与活文档现有脉络的关系：与 rag.md §2.12 成本与延迟（token 效率优化）直接相关。与 R88 1318 晚交互检索压缩 + R89 REVA（ICDM 2026 RAG serving 成本优化）形成"检索→压缩→serving"完整 token 效率链条。与 §2.7 多模态 RAG（文档结构感知）关联。
- 建议归入节：§2.12 成本与延迟（VikingRAG token 高效 RAG）+ §2.7 多模态 RAG（结构化文档处理）
- 可信度：★★★★（Cool Papers IR 策展，arXiv 2609.11390）
- ⚠️ paper_card 未建立；与 VikingMem（VLDB 2026，agent memory 系统）名称相近但方向不同，需确认是否同一团队
增量 ④ Agentic RAG 范式转变升级：Vectorless RAG 有 AAAI 2026 实证（工程信号升档）
- 来源：Jay 9-13 1735 evening-briefing §四 + Abdullah Grewal @ Medium + AAAI 2026 论文引用
- 要点（升档确认）：Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Devin、Sourcegraph Amp 等主流 coding agent 已不再将语料索引进向量数据库——将检索作为一组工具暴露给 LLM，让 LLM 决定何时调用、调用什么、如何组合。最严格 benchmark（AAAI 2026，同 LLM 同 6 数据集）：Agentic keyword search 达到 RAG faithfulness 的 94.5%，零向量存储开销；Search-R1（RL 训练的 retrieval policy）比 RAG 高 24%。同时向量数据库没有死，只是被降级为多个工具之一（与 SQL、Web Search、Tool Call 并列）。
- 与活文档现有脉络的关系：这是 R89 vectorless RAG 信号的升档版本——R89 来自 AAACT 文章（无具体 benchmark），本轮有 AAAI 2026 论文 + 最严格同条件 benchmark 数据。与 rag.md §2.1 综述（范式辩论）+ §2.14 RAG 41 范式（Agentic RAG vs 经典 RAG）直接关联。与 R89 增量 ③（Agentic RAG 生产栈）形成"学术实证 + 工程实践"双轨印证。
- 建议归入节：§2.1 综述（Vectorless RAG 范式转变，AAAI 2026 实证）+ §2.14 RAG 范式（Agentic search 替代 RAG 置信区间）
- 可信度：★★★★（AAAI 2026 论文 + 最严格控制 benchmark；Medium 作者独立，需追踪 AAAI 原文）
- ⚠️ Medium 是二手引用，需追踪 AAAI 2026 原始论文确认数字
增量 ⑤ Agent Memory 三路对比框架正式提出（Jay 工程筛选归纳）
- 来源：Jay 9-13 1450 engineering-filter §综合工程筛选结论 + 9-13 1335 afternoon-briefing §Akashic MemAttention
- 要点：2026 年 Agent 记忆系统正在形成三条明确技术路线，Jay 工程筛选归纳为对比框架：
| 方案 | 核心技术 | 参数规模 | 适用场景 | 代表工作 |
|---|---|---|---|---|
| vLLM 扩展型 | KV-cache 管理器 + 记忆回写 | 扩展已有模型 | 生产级 agentic workflow | Akashic MemAttention（vLLM 0.10.0） |
| RAG 引入型 | 向量检索 + 记忆锚定规划 | 独立记忆模块 | 多跳问答 / 跨会话 | MaP-WAM |
| 微型关联记忆型 | 8×8 关联状态 + 可学习压缩 | ~4.87M（Qwen3-4B 的 0.12%） | 低资源 / 边缘部署 | δ-mem（Poria 团队） |
- 与活文档现有脉络的关系：与 rag.md §2.17 Memory 30 条腿直接相关——三路对比框架将 RAG 定位为 Agent 记忆的一种实现路径，而非默认解。与 R89 增量 ①（Agent Memory ≠ RAG，Stamile Substack）形成"概念区分 + 工程选型"互补。与 R88 MaP-WAM（记忆锚定规划）形成 RAG 引入型 Agent Memory 的核心代表。
- 建议归入节：§2.17 Memory 30 条腿（Agent 记忆三路对比框架）+ §2.1 综述（Agent Memory ≠ RAG 架构区分）
- 可信度：★★★★（Jay 工程筛选归纳；Akashic MemAttention 有 arXiv；MaP-WAM 有 paper_card；δ-mem 需溯源原始论文）
- ⚠️ δ-mem arXiv 编号未知，需溯源
增量 ⑥ Sequential Memory Agents — 延迟降 11× 新范式（X 信号）
- 来源：Jay 9-13 2340 X Tech Radar + @omarsar0 + academy.dair.ai/paper（arXiv）
- 要点：传统 sequential memory agents（顺序读取长上下文的记忆策略）存在推理天花板。提出迭代式 scatter-gather + RL 训练 lead agent 的新范式，突破顺序读取瓶颈。在 896K token 场景下：精度 +12pp，延迟降低 11×。这是 RAG / Agent 架构层面的新方向——将长上下文处理从"顺序读"升级为"迭代聚合并行处理"。
- 与活文档现有脉络的关系：与 rag.md §2.6 运行时与基础设施（长上下文处理效率）直接相关。与 R89 REVA（ICDM 2026 RAG serving 上下文压缩）邻接——REVA 解决 serving 侧上下文过长，Sequential Memory Agents 解决架构侧长上下文处理效率。与 §2.12 成本与延迟（延迟优化 11×）关联。
- 建议归入节：§2.6 运行时与基础设施（Sequential Memory Agents 新架构）+ §2.12 成本与延迟（896K token 场景延迟 11× 优化）
- 可信度：★★★★（X 信号二手；academy.dair.ai 指向具体 paper，需追踪原文）
- ⚠️ X 信号二手；具体 arXiv 号未标注，需追踪
增量 ⑦ LlamaIndex 架构 + Agentic RAG 完整 Pipeline 工程数据（Jay 9-14 CSDN）
- 来源：Jay 9-14 0820 csdn-llm-systems-rag-agent.md 条目 1-3
- 要点：① LlamaIndex 架构设计：核心引擎 + 插件生态架构；文档处理管道（Data Ingestion & Parsing）；智能工具选择机制；混合检索实现（BM25 + 向量检索）；涉及工具：BGE-M3 Embedding、FAISS、DeepSeek 模型。② Agentic RAG 完整 Pipeline：查询重写 → BM25/jieba 关键词召回 → BGE-M3 向量召回 → RRF+Cross-Encoder 融合排序 → 质量评估 → 条件分支决策；实际工具链：DeepSeek（LLM）、BGE-M3（Embedding）、FAISS（检索引擎）、SerpAPI（网络搜索）；监控指标：Recall@K、Precision@K、忠实性、幻觉率。③ 企业级 RAG 监控体系：Reranker（BAAI/bge-reranker-v2-m3）+ 增量 Embedding 策略 + 混合检索配置。
- 与活文档现有脉络的关系：与 rag.md §2.6 运行时与基础设施（LlamaIndex 生产脚手架）直接相关。与 R89 增量 ③（Agentic RAG 生产栈）+ R88 vLLM/SGLang 参数混淆工程信号形成工程层完整性。与 §2.12 成本与延迟（企业级 RAG 部署）+ §2.13 Evaluation & Benchmark（Recall@K、Precision@K）关联。
- 建议归入节：§2.6 运行时与基础设施（LlamaIndex 架构 + Agentic RAG Pipeline）+ §2.13 Evaluation & Benchmark（生产监控指标）
- 可信度：★★★★（CSDN 原创系统性长文，含完整代码示例）
- ⚠️ 无 paper_card（工程博客，非原始论文）
增量 ⑧ Agent Memory ≠ RAG — Stamile 三维度框架（信号续立）
- 来源：Jay 9-13 1735 evening-briefing §3.2 + Tom 9-13 0841 radar 引用 + https://open.substack.com/pub/claudiostamile/p/agent-memory-is-not-rag-a-practical
- 要点（R89 已锚入，本轮补充新上下文）：Stamile 三维度框架（Forms / Functions / Lifecycles）与 Jay 工程筛选三路对比框架（vLLM 扩展型 / RAG 引入型 / 微型关联记忆型）高度互洽——两者从不同视角（概念层 vs 工程实现层）描述同一现象。2026 年 The AI Engineer Substack 的"AI Agents Stack 2026"进一步确认：2024 年记忆意味着"选一个向量数据库做 RAG"；2026 年记忆是一等公民架构原语（对话历史 / 结构化系统提示 → 向量搜索历史 → Agentic 记忆管理三层）。
- 与活文档现有脉络的关系：R89 增量 ① 已锚入，本轮升格为"概念层 + 工程实现层双重印证"。与 rag.md §2.17 Memory 30 条腿 + §2.1 综述（Agent Memory ≠ RAG）关联。与增量 ⑤（Jay 三路对比框架）形成互补。
- 建议归入节：§2.17 Memory 30 条腿（双重印证：概念区分 + 工程选型）+ §2.1 综述（AI Agents Stack 2026 记忆架构演进）
- 可信度：★★★★（substack 高质量；AI Engineer Substack 交叉印证）
- ⚠️ 无 paper_card
2. Sep 12-13 paper_cards（1303-1334）RAG 相关性核查
RAG 相关性核查（Sep 12 04:00 入库，1303-1334）
| 编号 | arXiv | 标题 | 主分类 | RAG 相关性 |
|---|---|---|---|---|
| 1304 | 2609.10266 | LLM Serving KV Cache for RAG/multi-agent（KV cache reuse 失效问题） | llm-infra | 新发现·RAG 直接（KV cache 在 RAG 场景失效的根因分析） |
| 1307 | 2609.08572 | AgentGrad | agent | 非 RAG 主分类（MAS prompt 优化，Jay 9-13 工程筛选保留为候选） |
| 1310 | 2609.08126 | SchemeArena | agent | RAG 邻接（#rag 标签，Agent 阴谋行为安全） |
| 1312 | 2609.06702 | PARSER | agent | RAG 邻接（散播-聚集并行架构） |
| 1313 | 2609.02771 | Reweighting to Rewriting | engineering | 非 RAG（训练数据归因） |
| 1314 | 2609.11596 | From Intent to Execution Grant | agent | 非 RAG（AI 操作合规边界） |
| 1315 | 2609.11294 | Memory Compression for High-Fanout Agent Sandboxes | agent | 非 RAG（Jay 工程筛选保留为候选） |
| 1317 | 2609.11412 | X-AuT（副分类 rag） | multimodal | 弱 RAG（音频编码器压缩，rag 副标签） |
| 1318 | 2609.11808 | Generative Late-Interaction Embeddings | rag | R88 已锚入（晚交互检索压缩） |
| 1319 | 2609.10712 | Nemotron IMO Gold | engineering | 非 RAG（数学奥赛训练） |
| 1320 | 2609.07064 | SpatialBlock | multimodal | 非 RAG（LVLM 空间智能评测） |
| 1322 | 2609.11561 | MaP-WAM | agent | R88/R89 已锚入（Memory-as-Plans） |
| 1323 | 2609.11699 | Negative Self-Distillation | llm-infra | 非 RAG（自蒸馏推理） |
| 1324 | 2609.11155 | DRG-MAPPO | agent | 非 RAG（空战 MARL） |
| 1328 | 2609.11085 | GenV | llm-infra | 非 RAG（神经符号验证） |
| 1329 | 2609.10745 | Think Before You Link | rag | R88 已锚入（HF 票数持续上升） |
| 1330 | 2609.10445 | Building Multilingual Bridges | llm-infra | 非 RAG（多语言推理） |
| 1331 | 2609.10539 | IdeaAMBIG | evaluation | 非 RAG（codification readiness benchmark） |
| 1332 | 2609.09143 | Image Tokenizers as Visual Languages | multimodal | 非 RAG（多模态 tokenizer） |
| 1333 | 2609.09076 | ActReview | multimodal | 非 RAG（同行评审生成） |
| 1334 | 2608.15380 | Adaptive Bridge (ROS2/DDS) | robotics | 非 RAG（机器人中间件） |
新发现：paper_card 1304-2609.10266（LLM Serving KV Cache for RAG/multi-agent）RAG 直接相关——LLM serving 系统复用 KV cache 仅在被复用文本位于 prompt 开头时才有效；RAG 服务器每次查询拼接不同检索片段时，cache 在新 prompt 中位置编码不匹配，导致 cache 完全失效。这是 RAG serving 基础设施层面的重要根因分析。
3. 矛盾与待核实
① Cool Papers IR RSS 新出现的 3 件 RAG arXiv 均未建卡：2609.11646（Retrieval Sufficiency QPP）+ 2609.11572（TimelyRAG）+ 2609.11390（VikingRAG）在 Cool Papers IR RSS 2026-09-13 首次出现，未被任何 inbox 来源覆盖，paper_card 未建立。建议作为候选处理。
② VikingRAG 与 VikingMem 名称相近但方向不同：VikingRAG（2609.11390，RAG token 高效）vs VikingMem（VLDB 2026，agent memory 系统），需确认是否同一团队，避免混淆。
③ Sequential Memory Agents 具体 arXiv 号未知：@omarsar0 引用 academy.dair.ai paper 但未标注具体 arXiv 号，需追踪。
④ δ-mem arXiv 编号未知：Poria 团队（Mind Lab）+ 复旦 + 上交 + 港中大 + 港科大广州联合工作，但 arXiv 编号未确认。
⑤ Vectorless RAG 数据来源需追踪 AAAI 2026 原文：Medium 引用 AAAI 2026 论文，但 Abdullah Grewal 的 Medium 文章是二手引用，需确认原始 AAAI 论文。
⑥ R80 backlog 悬空进入第十轮确认：ViSAR / NE-R1 / BioNER+RAG / LAMAR / SimLLM 仍未写入 rag.md（连续 R80→R90 十轮悬空）；GRIP paper_card 缺失进入第九轮（R81→R90）；根因同 R88-R89 诊断，必须本棒（9-14）清零。
⑦ Compile by Training 信号衰减第六次确认：Sep 8 HF Daily #1 374▲ → Sep 9-14 连续 7 日无记录；建议正式降级。
4. 本轮增量汇总
| # | 条目 | 类型 | 来源 | RAG 相关性 | 可信度 | paper_card |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ① | Retrieval Sufficiency QPP (2609.11646) | arXiv 新发现 | Cool Papers IR RSS Sep 13 | RAG 直接·检索充分性 | ★★★★ | 未建卡 |
| ② | TimelyRAG (2609.11572) | arXiv 新发现 | Cool Papers IR RSS Sep 13 | RAG 直接·时间敏感检索 | ★★★★ | 未建卡 |
| ③ | VikingRAG (2609.11390) | arXiv 新发现 | Cool Papers IR RSS Sep 13 | RAG 直接·token 高效 | ★★★★ | 未建卡 |
| ④ | Vectorless RAG (AAAI 2026 实证) | 工程信号升档 | Jay 9-13 evening + Medium | RAG 范式转变 | ★★★★ | 无（AAAI 论文） |
| ⑤ | Agent Memory 三路对比框架 | 工程归纳 | Jay 9-13 engineering-filter | 直接·记忆架构选型 | ★★★★ | 无 |
| ⑥ | Sequential Memory Agents (延迟 11×) | X 信号 | Jay 9-13 X radar | 邻接·长上下文架构 | ★★★★ | 无（arXiv 号未知） |
| ⑦ | LlamaIndex 架构 + Agentic RAG Pipeline | 工程数据 | Jay 9-14 CSDN | 直接·生产部署 | ★★★★ | 无（工程博客） |
| ⑧ | Agent Memory ≠ RAG Stamile（信号续立双重印证） | 概念深化 | Jay 9-13 evening + Tom radar | 直接·概念区分 | ★★★★ | 无（substack） |
新发现 paper_card：1304-2609.10266（KV cache RAG/multi-agent 失效根因，RAG 直接）
本轮净增量：8 件（3 arXiv 新发现 + 1 范式升档 + 1 工程框架 + 1 新架构信号 + 1 工程数据 + 1 信号续立）
5. 建议行动
- 建卡优先（3 件 Cool Papers IR arXiv）：2609.11646（Retrieval Sufficiency QPP）+ 2609.11572（TimelyRAG）+ 2609.11390（VikingRAG）——均未被 inbox 来源覆盖，直接来自 Cool Papers IR RSS，RAG 直接相关
- 建卡（1 件 paper_card 新发现）：2609.10266（LLM Serving KV Cache，RAG 直接，paper_card 1304 已入库）
- 清零 backlog（R80→R90 十轮悬空）：ViSAR / NE-R1 / BioNER+RAG / LAMAR / SimLLM + GRIP paper_card 缺失（R81→R90 九轮）必须本棒完成，否则进入跨月长悬空
- 信号追踪：Sequential Memory Agents arXiv 号（@omarsar0）+ δ-mem arXiv 号（Poria 团队）+ AAAI 2026 vectorless RAG 原文
- 降级确认：Compile by Training（2609.04199）连续 7 日无 HF 记录，建议正式从候选移除
6. 涉及 arXiv 号
| arXiv ID | 标题 | 状态 | RAG 相关性 |
|---|---|---|---|
| 2609.11646 | Retrieval Sufficiency QPP（检索充分性分布形状预测） | 候选待建卡 | RAG 直接 |
| 2609.11572 | TimelyRAG（时间敏感问答语义-时间混合检索） | 候选待建卡 | RAG 直接 |
| 2609.11390 | VikingRAG（精准且 token 高效的 RAG） | 候选待建卡 | RAG 直接 |
| 2609.10266 | LLM Serving KV Cache for RAG（KV cache 复用在 RAG 场景失效） | paper_card 1304 已入库 | RAG 直接 |
| 2609.08572 | AgentGrad | 候选（Jay 工程筛选保留） | 邻接（MAS prompt 优化） |
| 2609.11209 | REVA（ICDM 2026 RAG serving 上下文压缩） | 候选观察（Jay 降级） | 邻接（RAG token 效率） |
| 2609.11294 | Memory Compression for High-Fanout Agent Sandboxes | 候选（Jay 工程筛选保留） | 邻接（sandbox 内存） |
| 2609.11561 | MaP-WAM | paper_card 1322 已入库 | RAG 邻接（Agent memory） |
| 2609.10745 | Think Before You Link | paper_card 1329 已入库 | RAG 主分类（信号续立） |
R89 遗留未建卡 arXiv（延续）： - 2604.21413（Alternate Agentic AI Architecture） - 2501.09136（Agentic RAG Survey） - 2604.22755（RADIANT-LLM） - 2506.04133（TRiSM for Agentic AI） - 2609.11832（Closing the Consistency Gap） - 2602.06052（Agent Memory Survey） - 2609.05110（Embedding Surgery）
⚠️ 信号衰减： - 2609.04199（Compile by Training，连续 7 日无 HF 记录，建议正式降级）
7. 来源核查清单
本次 E1 简报覆盖来源： - ✅ Tom 9-14 0840 radar（2026-09-14 08:40 UTC） - ✅ Tom 9-13 T2040 radar（2026-09-13 20:40 UTC） - ✅ Jay 9-13 1335 afternoon-briefing（MCP/推理/AI Agents Stack/Akashic MemAttention） - ✅ Jay 9-13 1450 engineering-filter（AgentGrad/REVA/MaP-WAM/δ-mem/Memory Compression 工程筛选） - ✅ Jay 9-13 1735 evening-briefing（2026 年 9 月模型潮/Inference Engine 选型/Vectorless RAG/AI Agents Stack 2026） - ✅ Jay 9-13 2340 X Tech Radar（Sequential Memory Agents/Harness/Claude Code/GPT-6 Astra） - ✅ Jay 9-14 0820 csdn-llm-systems-rag-agent.md（LlamaIndex 架构/Agentic RAG Pipeline/企业级 RAG 监控） - ✅ Cool Papers IR RSS 2026-09-13（2609.11646 + 2609.11572 + 2609.11390 + 2609.11632 + 2609.11808） - ✅ paper_cards 1303-1334（Sep 12-13 batch，RAG 相关核查完毕） - ✅ paper_cards 1206（Sep 14 batch） - ✅ R89 rag-e1prep（2026-09-13，基线对齐） - ✅ rag.md R88 状态（基线对齐）
Tom · 2026-09-14 08:50 CST · research-kb · rag · R90 E1 预消化简报完成 · 8 件增量（③ Cool Papers IR RSS 3 件 RAG arXiv 新发现 + ① VikingRAG + ① Vectorless RAG AAAI 2026 实证升档 + ① Agent Memory 三路框架 + ① Sequential Memory Agents 11× 降延迟 + ① LlamaIndex 架构 + ① Agent Memory ≠ RAG 双重印证 + ① KV cache RAG/multi-agent 失效 paper_card 1304 新发现）+ 1 件新 paper_card 入库（1304-2609.10266）+ backlog 十轮悬空（R80→R90）+ GRIP 九轮缺失（R81→R90）+ Compile by Training 正式降级建议