一册看懂AI如何记住你：从个性化搜索到智能体决策
这是一个关于个性化检索增强生成（RAG）与智能体（Agent）的综述性开源项目，以论文形式系统梳理了从RAG到Agent的个性化技术演进。它解决的核心问题是：传统RAG和Agent缺乏对用户偏好、历史行为、上下文等个性化信息的建模，导致生成结果泛化、不贴合个体需求。项目通过整理大量前沿研究，构建了从用户画像构建、个性化检索、个性化生成到个性化Agent决策的完整技术框架，并对比了不同方法的优缺点。核心能力包括：提供个性化RAG/Agent的分类体系、关键技术与未来方向，帮助研究者和开发者快速了解该领域全貌，并找到适合自身场景的技术路径。
Awesome-RAG、Awesome-Agent、Awesome-Personalized-LLM
Awesome-Personalized-RAG-Agent 是搜索知识领域的开源项目，由 Applied-Machine-Learning-Lab 开发，2025 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 586 个项目，GitHub 星标数为 119。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-11。Apache-2.0许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：研究者调研个性化RAG/Agent方向，寻找研究切入点。同类可对比的替代方案包括 Awesome-RAG、Awesome-Agent、Awesome-Personalized-LLM。
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