文章探讨了RAG与智能体技术在大模型应用中的关系。两者都可用于数据增强，但智能体能力更强、应用更广。RAG本质是通过检索从外部获取数据输入大模型，是单向数据增强；而智能体不仅能获取数据，还能通过工具与外部环境进行双向交互，自主选择调用不同工具获取数据。智能体可影响外部环境(如下单)，RAG则不能。智能体有专业名称"Agentic RAG"，代表了更强大、更灵活的大模型应用方向。

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“ 智能体和RAG技术有交集，但智能体功能更强，应用范围更广。”

在大模型的应用场景中，RAG和智能体是其两个主要应用方向；在之前对RAG和智能体不够了解的时候，一直认为RAG技术和智能体技术完全是两个不同方向的应用场景。

但随着对RAG和智能体认识的加深，现在发现RAG和智能体有一定的重合部分；记得之前在一篇文章中看到过，意思大概是基于大模型构建的应用，本质是一种数据增强技术，原因就在于大模型的数据能力不足，需要依赖外部数据源。

而不论是RAG技术，还是智能体技术，实际上都可以给大模型做数据增强；但智能体的不仅仅只有数据增强的功能，其比RAG技术更加强大；比如说智能体可以通过调用工具的方式获取外部数据，但同样也可以通过工具与外部环境进行交互。

这里交互的意思是指，智能体不但可以通过工具获取外部数据以影响模型；同样，智能体也可以通过工具去影响外部环境；简单理解就是智能体与外部环境的交互是双向的，但RAG却无法做到这点，RAG与外部环境的交互只能是单向的。

RAG与智能体的区别

RAG的本质是什么？

RAG的本质就是通过检索的方式从外部资料中获取数据，然后再通过提示词的方式把这些数据输入到大模型，使得大模型能够根据这些外部数据来回答或总结问题。

但大模型并不会关心你外部数据从哪里来，以及怎么来；而数据的来源这些都是RAG需要考虑的问题。

传统的RAG技术是基于传统的数据检索技术，以及新兴的向量相似度检索技术来获取外部数据；但有了智能体之后，智能体能够通过工具自主决策调用外部接口来获取数据。

其优点是灵活度更高，以搜索引擎为例；在RAG中其实也可以使用搜索引擎，那就是在RAG后端直接把用户的问题当做参数，调用搜索引擎的接口获取结果。

但这种方式灵活度不够高，比如说如果有些数据是企业内部数据，只能通过查询数据库或者接口调用的方式获取数据；这时应该怎么办？

通过智能体能够很好的实现这个功能，原因就在于智能体能够自主选择调用那个工具；而RAG却不行，RAG即使使用工具也只能把工具写死到代码中，并且面对多个工具RAG就彻底的无能为力了。

所以说这就是智能体比RAG更加强大的地方，RAG能做的智能体也能做，RAG不能做的智能体还能做；只不过从成本角度考虑来说，RAG技术更简单，难度也更低。

那智能体能那些事情，而RAG不能做呢？

这个就是前面说的智能体对环境的影响是双向的，而RAG对环境的影响是单向的。

比如说，大模型可以通过理解用户意图，去京东或淘宝上下单买东西，这个就是智能体对外部环境的影响；而很明显，这一点对RAG技术来说，是完全无法做到的。

所以说，RAG技术和智能体技术存在交集，但智能体技术应用范围更广，能力更强。

而这种智能体也有一个专业的名字——Agentic RAG。

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