1、什么是RAG？

在生成式AI技术快速发展的当下，检索增强生成（RAG） 已成为突破模型固有知识局限的关键框架。它的核心逻辑是通过实时对接外部权威知识源（如专业数据库、行业文档库、实时资讯平台等），为AI模型补充最新、最精准的信息，从而大幅提升生成内容的准确性、专业性与丰富度，避免模型因“知识固化”产生过时或错误的输出。

与RAG相辅相成的另一个重要概念是AI Agent——这是一种具备自主感知环境、逻辑推理、执行任务与持续学习能力的智能软件体。打个比方，若将RAG比作“AI的外置知识库”，AI Agent就是“AI的自主决策大脑”。当二者结合时，AI系统不再是被动响应查询的工具，而是能主动规划任务、判断何时需要调用RAG检索信息、何时基于已有知识直接决策的“智能助手”，功能边界得到极大拓展。

传统RAG的痛点与Agentic RAG的突破

尽管传统RAG已能为AI补充外部知识，但在实际应用中仍面临三大核心痛点：

• 检索时机模糊：无法自主判断“何时需要检索”——有时明明已有足够知识储备，却仍重复检索造成资源浪费；有时需要最新信息支撑，却因未触发检索而输出陈旧内容。
• 文档质量依赖高：若外部知识源存在错漏、重复或逻辑混乱的文档，RAG会直接“照单全收”，导致生成内容携带错误信息，且无法自主甄别文档可信度。
• 一次性检索局限：仅能针对用户初始查询进行单次检索，若后续推理过程中发现信息不足，无法二次补充检索，难以应对复杂、多步骤的任务需求。

而Agentic RAG（智能体驱动的RAG） 则通过融入AI Agent的自主决策能力，完美解决了上述问题：它能根据任务目标动态规划检索策略，先判断是否需要检索、检索哪些内容，再对检索到的文档进行可信度评估与筛选，若推理中发现信息缺口，还能触发多轮补充检索，形成“检索-推理-再检索”的闭环。

正因如此，Agentic RAG在多个领域展现出极强的实用性：

• 客户支持场景：面对用户关于“最新产品保修政策”“实时订单物流”的咨询，能自动检索企业后台的实时数据库，快速输出精准答案，无需人工查询。
• 专业内容创作场景：撰写“2024年新能源汽车行业报告”时，会先检索权威机构发布的年度数据、政策文件，再结合行业趋势进行分析，确保内容的专业性与时效性。
• 科研辅助场景：帮助研究员梳理某一课题的最新文献时，能根据研究方向筛选近3年的核心论文，还能针对论文中的关键数据进行二次检索验证，提升研究效率。

传统RAG的局限性与ReAct框架的解决方案

除了上述痛点，传统RAG还存在两个显著的局限性：

1. 知识源单一：多数传统RAG管道仅对接单一外部知识源（如某一个文档库），但实际任务往往需要多源信息协同——例如回答“某城市今日天气是否适合户外团建”，既需要检索实时天气数据（来自天气API），也需要参考该城市户外场地的预约情况（来自本地数据库），传统RAG难以满足这类多源信息整合需求。
2. 缺乏推理验证机制：传统RAG属于“一次性检索-直接生成”模式，对检索到的上下文既不做逻辑推理，也不验证信息准确性。比如检索到某篇关于“健康饮食”的文章中存在“每日摄入10克盐有益健康”的错误观点，传统RAG会直接引用该观点，而无法识别其与常识的冲突。

为解决这些问题，业界广泛采用ReAct框架作为Agentic RAG的核心执行逻辑。ReAct的本质是将AI的“推理（Reason）”与“行动（Act）”能力深度结合，让AI Agent能像人类一样“边想边做”，并通过内存保持任务状态，从容应对多步骤、复杂的查询需求。其核心公式可概括为：ReAct = 逻辑推理（Reason） + 工具行动（Act） + 状态记忆（Memory）

ReAct框架的核心执行流程

ReAct框架通过“思考-行动-观察”的循环迭代，确保任务高效推进，具体步骤如下：

1. 思考（Reasoning）：AI Agent接收用户的初始查询后，会先结合自身已有知识与任务目标，进行逻辑推理——例如用户查询“如何计算某公司2024年的净利润增长率”，Agent会先思考：“需要获取该公司2024年净利润和2023年净利润两个数据，当前没有这两个数据，因此需要调用财务数据库工具进行检索”，明确下一步的行动方向。
2. 行动（Action）：基于思考结果，Agent选择并执行对应的行动——可能是调用外部工具（如财务数据API、网络搜索引擎）、访问特定知识源（如企业年报文档库），或是向用户确认关键信息（如“您是否需要该公司合并报表层面的净利润数据？”）。
3. 观察（Observation）：行动执行后，Agent会收集反馈结果——若调用财务API成功获取到2024年和2023年的净利润数据，就会将数据存入内存；若API返回“数据暂未更新”，则会记录这一结果，重新进入“思考”环节，规划下一步行动（如“切换至另一权威财务数据平台进行检索”）。

这一“思考-行动-观察”的循环会不断重复，直到Agent获取足够信息、完成任务目标，最终向用户输出清晰、准确的答案。

2、 什么是Agentic RAG？

Agentic RAG就是一种融合了Agent能力的RAG，而Agent的核心能力是自主推理与行动。所以Agentic RAG就是将AI智能体的自主规划（如路由、行动步骤、反思等）能力带入到传统的RAG，以适应更加复杂的RAG查询任务。

Agentic RAG如何应对这些典型的复杂任务？一起来看。

在不同类型的RAG管道间自主选择（路由），以适应任务的多样性：

融合多种类型的RAG管道与数据源，以适应综合性复杂查询任务：

与必要的外部工具协作，以增强输出的准确性：

Agentic RAG 系统包含多种类型。Agentic RAG 路由器依据查询特性，将任务分配至合适组件，单一路由器适用于简单场景，多路由器则能处理复杂系统的大量查询。查询规划型 Agentic RAG 可通过智能分解、分布式处理和响应合成，高效处理复杂查询。

自适应 RAG 根据查询复杂度选择处理策略，简单问题直接生成答案，复杂问题多步骤检索推理，提高计算效率与回答准确性。主动型纠错 RAG 引入自我纠错机制，评估检索文档，重写查询并结合网络搜索，提升答案质量。自反射 RAG 具备自我反思和逻辑推理能力，动态检索并自评输出，减少幻觉现象。Speculative RAG 利用大小模型分工，小模型起草、大模型核查，实现快速准确回答。Self Route Agentic RAG 让 LLM 判断能否回答问题，合理调用长上下文模型，平衡成本与性能。

Agentic RAG 系统凭借其创新架构与强大功能，在 AI 领域取得显著进展。随着技术不断发展，它将在更多领域发挥重要作用，为 AI 创新奠定坚实基础。

为什么需要Agentic RAG

Agentic RAG的“智能体”特征主要体现在检索阶段，相对于传统RAG的检索，

Agentic RAG更能够：

• 决定是否需要检索
• 自主决策使用哪个检索引擎
• 自主规划使用检索引擎的步骤
• 评估检索到的上下文，并决定是否重新检索
• 自行规划是否需要借助外部工具
• Agentic RAG 的应用

客户支持：通过访问实时数据源，自动检索并提供准确的用户查询响应。

内容创作：生成复杂领域（如法律或医疗）中的上下文丰富的内容，依托于检索的知识。

研究辅助：通过自主收集和综合来自广泛数据库的相关材料，帮助研究人员。

工作流自动化：通过将基于检索的决策集成到企业流程中，简化企业运营。

Agentic RAG 架构

与顺序式简单 RAG 架构相比，代理式 RAG 架构的核心是代理。代理式 RAG 架构可以具有各种复杂程度。在最简单的形式中，单代理 RAG 架构是一个简单的路由器。但是，您也可以将多个代理添加到多代理 RAG 架构中。本节讨论了两种基本的 RAG 架构。

单代理 RAG（路由器）

最简单的形式是，agentic RAG 是一个路由器。这意味着您至少有两个外部知识源，代理决定从哪个源检索其他上下文。但是，外部知识源不必局限于（矢量）数据库。您也可以从工具中检索更多信息。例如，您可以进行网络搜索，或者您可以使用 API 从 Slack 频道或您的电子邮件帐户检索其他信息。

多代理 RAG 系统

正如您所猜测的，单代理系统也有其局限性，因为它仅限于一个代理，集推理、检索和答案生成于一体。因此，将多个代理链接到多代理 RAG 应用程序中是有益的。

例如，您可以让一个主代理协调多个专门检索代理之间的信息检索。一个代理可以从专有的内部数据源检索信息。另一个代理可以专门从您的个人帐户（例如电子邮件或聊天）检索信息。另一个代理还可以专门从网络搜索中检索公开信息。

Agentic RAG 与 普通RAG

虽然 RAG 的基本概念（发送查询、检索信息和生成响应）保持不变，但工具的使用对其进行了概括，使其更加灵活和强大。

可以这样想：普通（原始）RAG 就像在图书馆（智能手机出现之前）回答特定问题。另一方面，Agentic RAG 就像手中拿着一部智能手机，上面有网络浏览器、计算器、电子邮件等。

从原始 RAG 到代理 RAG 的转变使得这些系统能够产生更准确的响应、自主执行任务并更好地与人类合作。代理 RAG 的优势主要在于提高了检索到的附加信息的质量。通过添加具有工具使用权限的代理，检索代理可以将查询路由到专门的知识源。此外，代理的推理能力使检索到的上下文在用于进一步处理之前能够进行一层验证。因此，代理 RAG 管道可以带来更稳健、更准确的响应。

Agentic RAG 的局限性

然而，任何事物都有两面性。使用 AI 代理执行子任务意味着要结合 LLM 来完成任务。这带来了在任何应用程序中使用 LLM 的局限性，例如增加延迟和不可靠性。根据 LLM 的推理能力，代理可能无法充分完成任务（甚至根本无法完成）。重要的是要结合适当的故障模式，以帮助 AI 代理在无法完成任务时摆脱困境。

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